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搜索资源 - face detection illumination
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（1）图像预处理：包括输入、输出、显示、缩放等，以及图像的腐蚀、膨胀，图像校正，亮度及对比度调节，光照补偿，色彩平衡等；（2)人脸检测功能，并对检测出的人脸进行标记。-(1) Image preprocessing: includes input, output, display, zoom, and image of the erosion, dilation, image correction, brightness and contrast adjustment, illumination
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本人自己开发的一个人脸检测程序，实现人脸的精确检测，可检测人脸的轮廓，有效去除了背景干扰，对环境依赖行小，希望对做人脸检测的朋友们有所帮助是Dll的-this source code is about face detection which is developed by myself, it achieve the accurately face detection. it can detect the contour of face, and can remove the backgrou
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对在已知人脸区域中检测人眼的方法进行综述, 将其分为常光源下的人眼检测和特种光源的人眼检测
两大类。较为全面地综述了当前国内外相关眼睛检测以及定位技术, 分析了各种方法的优缺点, 探讨了当前困
扰人眼检测技术的难点以及人眼检测技术的发展趋势。-This paper supplied a survey of the eyes detection in the area of the known face images by dividing theminto normal
illumi
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This a software utility. It provides auto attendance management system using face detection technique. Now a day’s many utilities provide face detection system but not intelligent. Our project is more intelligent, cost less and very easy to configure
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computer vision, automatic detection, human face, face candidates
search, skin-colour determination, 2D colour space, 3D colour
space, illumination independence.
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This a two stage method in which at first image RGB compensated and then converted to YCbCr to normalise overall illumination of image.Its cascaded implementation of section 2.A of paper "A FAST SKIN REGION DETECTOR" by Phil Chen, Dr.Christos Greecos
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对图像进行光照补偿，再利用肤色对其进行人脸检测，二值化，值得一看！-Illumination compensation of the image, and then carried out using skin color of their face detection, binarization, worth a visit!
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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
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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
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Here is the face detection code of my FYP in BS. Face Detection and recognition processes heavily depends o how well the image is compensated for pose and illumination variations. Illumination variation due to light source at absolute position and in
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Abstract— When skin areas like faces and hands are imaged under natural environments their color appearance is frequently
affected by variations in illumination intensity and chromaticity. In color-based skin tracking and detection, changing
inte
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本文考虑带旋转的人脸检测方法, 提出了一种基于颜色空间以及模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选
择出对光照因素稳健的肤色子空间, 然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域, 最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。
实验结果表明, 该方法速度快, 对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。-In this paper, we consider the face detection method with rotating a template matching fast
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本文应用SMQT和 SPLIT UP SNOW 分类器来完成对人脸的检测。-The purpose of this paper is threefold: firstly, the local Successive
Mean Quantization Transform features are proposed for illumination
and sensor insensitive operation in object recognition. Secondly, a
s
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程序将界面与数据处理分开，界面采用MFC的对话框模板，对注册、训练、识别和主界面分别建立一个类，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。
数据处理又分为了CFaceAlign（人脸检测+几何归一化）、CLightPrep（光照归一化）、CFaceFeature（Gabor特征提取）、CSubspace（计算Fisherface子空间）四个类，还有一个类 CFaceMngr 负责管理界面与数据之间的交流。这样的程序结构使对界面和算法彼此独立，互不影响。
每个类的具体方法
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利用肤色分割，采用MATLAB进行编程实现对图片中的人脸进行检测，程序包中还包括采用“参考白”方法进行光照补偿的源程序-Based on skin color segmentation, using MATLAB programming to realize the face detection, the package also includes a reference white approach of the source illumination compensation
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针对光照变化对人脸检测及人眼定位的影响
，
提出一种基于肤色模型的人脸检测与人
眼定位方法
．
先对图像进行预处理
，
减少图像中的噪声
；
再将
ＲＧＢ
颜色空间转化到具有良好
肤色聚类特性的
ＹＣｂＣｒ
色彩空间
，
利用
Ｇａｕｓｓ
模型进行肤色建模
；
最后检测出人脸区域并确
定人眼位置
．
-The influence of illumination changes on human fa
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The influence of illumination changes on human face detection and eye location
,
A face detection based on skin color model is proposed.
Eye location method
.
First image preprocessing
,
Reduce noise in images
Then
RGB
The col
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In this paper,we address the effect of illumination on the face detection and the face recognition problem by introducing a novel illumination invariant method, called OptiFuzz. It is an optimized fuzzy-based illumination invariant method to solve th
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由一个3D变形人脸模型取自动生成适应的训练样本。由统计视角，tailored训练数据保证了所有的数据变化且由任意的人脸属性丰富训练样本，例如，年龄或体重。更进一步，它可能自动适应到环境约束，例如，来自于监控摄像机的照明或视角约束。我们使用裁剪的（tailor）图象训练一个新的Viola Jones的adaboost 目标检测框架的多核实现。这个新的实现不仅快速的，而且多特征通道的使用成为可能，例如，在训练期间的颜色特征。在我们实验中，我们训练7个依赖视角的人脸检测子并在Face Detectio
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