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VCimagerecognition
- 《精通VisualC++数字图像处理模式识别技术及工程实践》介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论，以及一些相关的模型，包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等，同时结合模式识别中的一些问题，比如字符识别、笔迹鉴定、人脸检测、车牌识别、印章识别以及遥感图片、医学图片处理等内容，从多种角度，介绍了解决这些问题的思路-" Proficient in VisualC++ digital image processing, pattern recognition
MyOpenCV
- opencv 图像处理 包括人脸识别 并且和c#结合一起使用 做了一个界面 形成软件-opencv image processing include face recognition, and combined with the use of c# do a formed at the interface software
hausdorff
- 摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点 集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进 行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本 方法可以全自动完成人脸匹配， 应
MFC
- 基于VTK的面绘制程序，结合MFC，能够对序列.dcm文件进行面绘制算法，生成三维模型-VTK-based face drawing program, combined with MFC, can be right sequence. Dcm file surface rendering algorithm to generate three-dimensional model
detection
- 通过人眼图像来检测驾驶员疲劳驾驶是目前的主流方向,面部及眼睛定位是其中关键的环节。针对驾驶员疲 劳检测系统,结合图像处理和模式识别技术,提出一种基于人脸面部特征的人眼定位方法。-Image by the human eye to detect driver fatigue, driving is the main direction, face and eye location is the key link. For the weary driver Labor inspection
ANewMethodofFusionofICAandLDAforfaceRecognition.ra
- 特征提取是模式识别研究领域的一个热点.本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法.谊方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法.在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性.-Feature extraction is a hot field of pattern recognition research. In this paper, which is based on independent com
jiyutezhenronghedmianbubiaoqing
- ：针对传统Gabor变换在提取表情特征时，冗余较大、特征维数较高的不足，结合ASM 自动特征定位技术，提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM 形状特征相融合的面部表情 识别方法．实验表明，两种特征的融合，可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整 体形状信息，达到了更好的面部表情识另4效果．-: Gabor transform traditional expression feature extraction, the redundancy large feature dim
face_Recognition_Based_on_PCA_Comparative_Study.ra
- 主成成份分析( PCA) 方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA 方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2 个问题,人们对PCA 进行了改进,提出并实现了多种基于PCA 的人脸识别。对3 种基于PCA 的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA + 2DPCA 是其中综合效果最好的一种方法。-Principal component analysis into (PCA) is a commonly used face rec
Color-segmentation-based-on-Gabor-filtering-and-im
- 基于肤色分割和改进Gabor滤波相结合的人脸检测 基于肤色分割和改进Gabor滤波相结合的人脸检测-Color segmentation based on Gabor filtering and improved face detection combined
face-RECOGNITION
- 此文的目的有三个：第一，当地连续均值量化变换特征是提出照明和传感器敏感操作在目标识别上。其次，注册稀疏Winnows网络分割，提出了加快原分类。最后，特点和分类相结合对于正面人脸检测任务。检测结果列 为MIT + CMU系统和BioID数据库。关于这人脸检测器，接收器操作特征曲线BioID数据库产生最好的结果公布。对于结果麻省理工学院的中央结算系统+数据库相当于国家的最先进的脸探测器。一个人脸检测算法的MATLAB版本可以从http://www.mathworks.com/matlabce
STIHRS
- 基于C++的人脸检测，使用adaboost算法，跟基于肤色的结合-C++-based human face detection, the use of adaboost algorithm, combined with the color-based
face-merge
- 对两张图片合并，看起来合并效果不错，可以-Of the two images merge, the combined effect looks good, you can try
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- 对拍摄得到的驾驶员视频帧图像, 使用复合肤色模型检测人脸 通过自适应边缘检测、 图像增强等方法处理得到 特征图像, 经特征区域筛选, 依据人脸先验知识匹配得到最佳人眼对 提取眼部特征向量, 结合 LVQ神经网络进行模式 识别检测眼部状态, 为判断驾驶员是否处于疲劳状态提供判据。-Video shot by the driver of the frame, the use of composite skin model of face detection through adaptive
face_PROJECT_opencv
- this adaboost based real time face detection and tracking system i used a adaboost and camshift algorithm with opencv and vc++ The detεction efficiency of the method is not good for environment of dynanlic illumination. We propose a combined meth
0Abstract
- The project combined Active Shape Model, Dirichlet Free-Form Deformation and Linear Texture Projection to implement a realistic facial mask of a neutral personal face. Introduction
0content
- The project combined Active Shape Model, Dirichlet Free-Form Deformation and Linear Texture Projection to implement a realistic facial mask of a neutral personal face. Content
face-detect.tar
- combined face Recognition Using Wavelet Transform and Bayesian
face-recognition1
- 一种人脸识别的方法，结合了传统的pca和lda，也加入了一些新的思考和处理思路-A method of face recognition, and combined with the traditional PCA and LDA, also added some new thinking and process thinking
face-Bayes-GaussianNB
- 用贝叶斯中的高斯类库实现人脸识别，结合PCA算法实现(face recognition using the Gauss class library in Bayes, combined with PCA algorithm)
face-Bayes-BernoulliNB
- 用贝叶斯中的努伯利类实现人脸识别，结合PACK算法实现(Bayesian face recognition in Nuboli, combined with PACK algorithm)