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搜索资源 - PCA in face detection
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人脸检测的方法很多，pca是其中比较有效的一种。本代码主要是使用pca的方法进行人脸检测，可以检测出人脸的位置，数目，大小-Face Detection many ways, the PCA is a more effective. The code is based on the PCA method Face Detection can detect human faces in the number, size
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一个由zafersavas于2008年完成的完全基于VC++6实现的人脸检测和人眼跟踪程序，通过设置相应的参数实现不同的功能。人脸跟踪中使用了camshift算法和Haar算法，眼睛检测中使用了自适应PCA算法和模板匹配算法，还支持文件和网络摄像头两种输入方式，经过试验，检测速度比较快和准确度也比较高。附带demo程序。 使用步骤： 菜单TrackEye Menu --> Tracker Settings 输入源Input Source: video 选择文件输入指定为： ..\Avis\
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MATLAB环境下编的人脸检测和识别算法，人脸识别部分采用的pca算法，另外包括一个人机界面，直接运行facedec程序即可运行-MATLAB environment, compiled by face detection and recognition algorithms, face recognition pca algorithm is used in some of the other, including a man-machine interface, programs can b
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PCA codes for face detection
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PCA、LDA人脸检测，压缩包里实现了PCA、LDA、最小距离分类器，人脸检测！-PCA, LDA face detection, compression bag to achieve the PCA, LDA, minimum distance classifier, face detection!
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Chesnokov Yuriy写的人脸检测库，内容涵盖肤色检测、运动估计、SVM分类、PCA/LDA/ICA特征提取以及神经网络分类器等。-The article demonstrates face detection SSE optimized C++ library for color and gray scale data with skin detection, motion estimation for faster processing, small sized SVM and NN
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一个可以用的PCA人脸检测算法代码,可以供大家一起学习交流-PCA can be used in a face detection algorithm code, you can exchange for learning together
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人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在法律、商业等领域有
着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成：定位与检测模块，特征提
取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论，通过实验仿真了一个基于静态图像
的人脸识别系统。为提高系统的识别率，本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深
入研究。
针对复杂多变人脸检测和定位问题，实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该
算法首先基于肽色特征提取出人脸区域，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛
可
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人脸检测的MATLAB代码，包括训练过程。程序的中间用到了PCA的方法。-MATLAB code for face detection, including the training process. Procedures used in the middle of the PCA approach.
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人脸表情识别是模式识别领域中一个重要的研究方向。人脸表情识别包括：从背景图像中检测人脸、图像采集、对人脸图像进行预处理、PCA提取表情特征、表情识别。-Face recognition is an important research direction in the field of pattern recognition. Face recognition is made up of the following parts: face detection from the backgrou
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人脸检测的PCA算法。先利用PCA算法，将测试集在人脸空间中进行训练，得到人脸空间的基向量，再用试验图片进行试验。-PCA algorithm for face detection. First use of PCA algorithm, the test set in the face space for training, get face space basis vectors, and then test picture test.
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本文介绍了 DSP6711的硬件特性 分析了人脸检测、 识别的原理及算法的选型 运用基于 DCT变换域的 LDA的特征提取方法 ,实现了人脸的自动识别。在 Yale人脸库上的实验结果表明本算法识别率要比直接用 PCA进行特征提取的方
法要好-This article describes the DSP6711 hardware features analysis of face detection, recognition of the principle and algorithm se
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自动人脸识别系统具有如图所示的一半框架并完成相应功能的任务。
（1）人脸图像的获取：一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，氮摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。
（2）人脸的检测：人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置，人脸区域大小等信息。而人脸跟踪需要进一步输出所检测到的人脸位置，大小等状态随时间的连续变化情况。
（3）特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确
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研究内容包括四个方面：分别是人脸检测，图像的预处理，特征提取和人脸识别。能在不同光照，不同表情，不同姿态的情况下获得准确的识别。-The study includes four aspects: face detection, image preprocessing, feature extraction and face recognition. The accurate identification can be obtained in the case of different light
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人脸检测一直是人们在研究的问题，流形学习用于人脸检测中的特征提取，用PCA与constructM进行降维，KNN分类器用于分类。取得非常好的效果。-Face detection has been the problem of people in the study, manifold learning for face detection feature extraction using PCA and constructM dimension reduction, KNN classifier
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Face Recognition System
Face Detection in Matlab
Face Recognition Software
PCA-based Face Recognition System
Face & eye detection
Face Recognition
Face Parts Detection
Face recognition using PCA
Face Detection & Recognition System
F
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完整的PCA 人脸识别的应用包括几个步骤：人脸图像预处理；读入人脸库，训练形成
特征子空间；把训练图像和测试图像投影到上一步骤中得到的子空间上；选择一定
的距离函数进行识别-We present an approach to the detection and
identification of human faces and describe a working,
near-real-time face recognition system which
tracks a s
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实现人脸检测、识别，能够很好的检测出人脸位置。(face detection,can easily and efficiently locate the face in images)
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