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国外的一个做人脸直线化的代码，能够对人脸和汽车图片进行直线化。-Many recognition algorithms depend on careful positioning of an object into a canonical pose, so the position of features relative to a fixed coordinate system can be examined. Generally, this positioning is done eithe
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国外的一个进行图像图形直线化的代码，能够对人脸和汽车图片进行直线化处理。-Many recognition algorithms depend on careful positioning of an object into a canonical pose, so the position of features relative to a fixed coordinate system can be examined. Generally, this positioning is done
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OpenCV_编程简介(入门必读).doc，对研究图形图像，人脸识别的人员有很大的帮助，可以用来算法和理论的实现。-OpenCV_ Introduction to Programming (Getting Started reading). Doc, the study of graphic images, face recognition is very helpful staff, can be used to implement algorithms and theory.
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基于adaboost的人脸检测识别算法，在复杂背景下有很好的检测效果-Good detection in complex background based on face detection and recognition algorithms in adaboost
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VC++写成的人脸识别程序，用OpenCV2.2库，采用Gabor+Fisherface算法，附有演示程序，识别概率高，包含源代码和使用说明-This program, written in VC++, built with MS Visual Studio 2008 SP, using OpenCV 2.2, provides some basic face recognition APIs. It applies a few FR algorithms according to the kn
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人脸识别算法。通过opencv实现，采用opencv类库-Face recognition algorithms. Opencv achieved by using opencv library
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模式识别算法电子鼻电子鼻的种类神奇的电子鼻边缘检测算法电子鼻应用别的种类的电子鼻人脸检测算法图像边缘检测算法-Kind of pattern recognition algorithms magical electronic nose electronic nose electronic nose electronic nose edge detection algorithm applied other types of electronic nose face detection algor
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PCA算法，用于人脸识别。算法清晰易懂，结构明了。-PCA algorithm for face recognition. Clear and easy to understand algorithms, structure and clear.
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这个是使用局部敏感哈希算法完成的人脸识别算法，使用MATLAB简单制作了界面，算法还行，界面比较丑-This is completed using locally sensitive hash algorithm face recognition algorithm using MATLAB produced a simple interface, algorithms okay, interface is ugly
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使用OPENCV库提供的接口，实现人脸的识别功能。
在一个人脸识别系统中，应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的。多数人脸识别算法对光照条件十分敏感，所以假如在暗室训练，在明亮的房间就可能不会被识别出来等等。比如脸部也应当在图片的一个十分固定的位置（比如眼睛位置为相同的像素坐标），固定的大小，旋转角度，头发和装饰，表情（笑，怒等），光照方向（向左或向上等），这就是在进行人脸识别前，使用好的图片预处理过滤器十分重要的原因。你还应该做一些其它事情，比如去除脸部周围的多余像素（
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