搜索资源列表
facedetecte.rar
- 完成对人脸的识别和匹配
faceface
- 可以实现人脸检测，匹配，光照补偿，人脸模型识别等重要功能-can achieve Face Detection, matching, light compensation, face recognition model of the important functions
jiyuzhongxinderenlianshibie
- 对人脸用中心统一确定模板，然后扩大、旋转进行匹配，最后输出扩大倍数、旋转角度。-right center with a uniform template, and then expanded, and rotating match, the final output expanded multiples of the rotational angle.
faceo
- 基于VB的人脸、简单图形识别。识别出相匹配的人脸图形-VB-based human face, the simple pattern recognition. Identify the matching graphics Face
color_muban
- 程序用matlab实现基于模板和肤色的人脸检测,首先利用肤色信息检测出可能的人脸区域,然后进行模板匹配.可以实现一幅图片中多人脸的检测.-procedures using Matlab based templates and color of face detection, the first to use color information may detect a face, then template matching. can
expressionsb
- 基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序。首先针对静态表情图像进行表情图像的灰度、尺寸归一化，然后利用Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情弹性图，最后提出基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。-based on elastic template matching Facial Expression identification procedures. First of all expressions against
192168299820078291242484891253
- 通过肤色建模，色度匹配，亮度匹配，去假区域，眼睛定位，嘴巴定位等一系列的手段勾勒出一幅人脸有光线补偿,腐蚀,膨胀等很多算法
K-Lface
- 一个不错的K-L的人脸识别源代码,给出了相应的模板匹配库,能够很好地进行人脸识别
FaceDetect0519
- 这是一个多种方法合成的可进行人脸的检测，有肤色检测、模板匹配检测
face
- 能够实现对像片的光线补偿、膨胀、腐蚀、Cr匹配、Cb匹配、得到人脸区域、嘴的匹配、勾勒人脸等
rlsbdym
- 给菜单：光线补偿-》皮肤颜色建模，膨胀，腐蚀，去掉假区域，再次膨胀，得到人脸区域，Cr匹配，Cb匹配，眼睛的色度匹配，眼睛的亮度匹配，眼睛双重匹配，眼睛双得匹配，支掉假眼睛区域，膨胀眼睛区域，眼睛中心点，嘴的匹配，腐蚀嘴部象素，去离散点，嘴巴中心点，色勒人脸。
FaceDetection2008
- 一个非常好的人脸检测算法，可以进行补光处理，人脸区域的检测，人嘴眼的定位匹配
malic-0.0.9.1.tar
- Malic是一个完整的Linux下的人脸识别系统源代码，它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法,混合主成份分析,线性判别分析(PCA+LDA),图像差分分类器(IIDC),弹性图
072128
- 对由光源颜色变化引起的图像色彩偏差,进行了校正,并在YCbCr颜色空间建立了Cb-Cr色度查找表和亮度信息联合的肤色模型,应用预处理技术,去除部分非人脸区域,减少人脸检测的搜索空间,并采用模板匹配方法在人脸候选区域检测人脸.实验表明,该方法能够有效的从复杂环境的彩色图像中检测出左右旋转不超过45°的人脸,且不受人脸表情、尺度和数目的影响,且错误率较低.
2187911316820071022116457746548
- 基于模板匹配、马赛克图以及支持向量机的人脸检测
tezhenmoban
- 一种基于特征提取和模板匹配的算法，运用于人脸识别。
malic
- Malic是一个完整的Linux下的人脸识别系统源代码，它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法,混合主成份分析,线性判别分析(PCA+LDA),图像差分分类器(IIDC),弹性图
pytorch_coma
- 3D图像匹配,输入图像，然后进行处理匹配，三维建模(3D face reconstruction)
附件05-Demo演示代码
- 双目相机与计算机连接后进行拍照，图片抓取，视频拍摄，人脸检测，Canny边缘检测，BM算法与SGBM算法进行立体匹配测距的实现。(The binocular camera is connected with the computer to take pictures, capture pictures, take videos, detect faces, Canny edge detection, BM algorithm and s