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便于使用的收集人脸图像建立数据库的工具程序。供人脸检测/识别/表情/姿态等模式识别、人工智能领域的研究者使用。可以方便地从网页中收集人脸照片，提供良好的交互界面对照片在模式识别，尤其是biometric领域中所需的各种属性进行标注，建立数据库。-easy-to-use collection of facial image database tools procedures. For Face detection / identification / expression / gestures,
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基于Matlab 直方图Histogram的人脸识别程序：给出人脸图像库，包含训练及测试模块，最终给出识别结果。文件中附介绍。-Histogram Histogram for Face Recognition Based on Matlab program: given face image database that contains training and testing modules, and ultimately gives the recognition results. Desc
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这是一个matlab编写的计算人脸识别率的小程序，选用的图像数据库位ORL数据库。-This is a face recognition matlab calculation of the rate of the preparation of small procedures, digital image database selected ORL database.
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人脸图像的预处理程序，对ORL人脸库上的图像进行的预处理-Face image preprocessing procedures on the ORL face database of images of pre-treatment
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标准YALE人脸库，供指纹识别实验使用。图像以位图格式保存。无压缩-YALE face database standards for experimental use of fingerprint identification. Image to a bitmap format. No compression
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ORL人脸图像库，共40人，每人10幅图像，其中每人的前5幅作为训练样本，后5幅作为测试分类样本，统计正确分类率。分类准则为最近邻规则。
真实的图像尺寸为112x92，列向量堆积对应人脸库矩阵的每一列。 -ORL face image database, a total of 40 per 10 images, each of which the first five as training samples, after the 5 categories as a test sampl
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ORL人脸图像数据库，做人脸检测和识别的好-ORL face image database, doing the face detection and recognition of good stuff
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提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先，从每幅人脸图像中手工定
位34个基准点，作为面部表情图像的几何特征，同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换，并提取基
准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征；其次，利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进
行特征融合，作为表情识别的输人特征；然后，利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征；最后，采用最
近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和
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计算机人脸识别技术( Face Reocgnition)就利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。[ 1 ]即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸样本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸相关信息。人脸自动识别系统有两个主要技术环节,一是人脸定位,即从输入图像中找到人脸存在的位置,将人脸从背景中分割出来,二是对标准化后的人脸图像进行特征提取和识别。本文中介绍的PCA (特征脸)方法就是一种常用的人脸
特征提取方法。-Computer Fac
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基于matlab的人脸识别，不包含图像库，使用PCA分析方法-Matlab-based face recognition, image database does not include the use of PCA analysis
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aleix@ecn.
Semantic queries to a database of images are more
desirable than low-level feature queries, because they
facilitate the user s task. One such approach is the
object-related image retrieval. In the context
people s names and facia
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facilitate the user s task. One such approach is the
object-related image retrieval. In the context of face
images, it is of interest to retrieve images based on
people s names and facial expressions. However, when
images of the database a
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PCA+LDA人脸识别，识别率高于单独PCA或LDA算法。需要matlab dimension reducation toolbox。-Face verification using PCA and LDA fusion. Better performance than single PCA or LDA algorithm. The image database is included. Matlab dimension reduction toolbox is requrired.
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该人脸库包含30个人、每人10幅总共300幅光栅图像，每个人的10幅图像包括了朝正前方、朝左、朝右、朝上和朝下五种不同的视角
方向的情形，经典的多姿态人脸库
注意此文件为.ras格式，需要用ACDSEE打开，SUN光栅图片格式。-The face database contains 30 individuals, each 10 Total 300 raster images, 10 images of each person included toward the front, lef
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Matlab下开源的人脸识别经典KL算法，通过200幅裁剪过的人脸图像计算出Eigenvalues和Eigenvectors。本人亲自试用代码可行，只需修改下文件路径即可，值得学习。另文件包含ORL数据库人脸图像400张，方便大家参考试用。-Matlab source for Face Recognition under the classical KL algorithm, cut off by 200 to calculate Eigenvalues face i
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人脸识别，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。-Recognition, face image preprocessing read into the face database, training the formation of the feature sub-space the training images and test images were projected into the su
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人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的 人脸识别人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。-Face Recognition refe
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基于K-L变换的人脸识别技术主要思想是：提取输入人脸图像矩阵的特征向量，并与图像数据库中样本特征的向量求欧氏距离，距离小于阈值时便认为识别成功。本程序即为利用K-L原理实现人脸检测的实例。-The main idea of the face recognition technology based on KL transform is: extract the matrix of the input face image feature vectors and Euc
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基于PCA的CVI人脸识别程序，实现人脸的切割与ORL图像库人脸的识别-Face recognition based on PCA CVI program, achieve cutting and ORL face image database of face
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利用一个小样本人脸样本库创建数据库ar_test.mat中的训练样本数据和待测样本数据将生产的数据库文件.mat利用FDDL程序进行测试，分类；在程序最后先利用最短距离测试提取特征的效果本文利用SVD分解，并提取了每一幅图像的前3列特征向量（前三个主成分），共计3*200个特征向量，构成一个训练样本列元素最后的简单分类测试效果在90 ，区分度较好，能够适用于其他分类器实验..后续中，选取了第一主成分，发现识别率达到100 ；选取了前33个，反而低于了90 ，不知如何解释？-Using a sma
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