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机遇PCA的人脸识别，包括图像读取，PCA降维以及机遇简单贝叶斯分类,PCA Face Recognition opportunities, including the image read, PCA dimensionality reduction as well as the opportunity for easy Bayesian Classifier
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人脸识别中2DLDA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。-Face Recognition 2DLDA algorithm matlab procedures, the use of nearest neighbor classifier to identify.
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人脸识别中2DPCA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。-Face Recognition 2DPCA algorithm matlab procedures, the use of nearest neighbor classifier to identify.
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人脸识别中PCA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。-PCA Face Recognition Algorithm matlab procedures, the use of nearest neighbor classifier to identify.
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人脸识别程序，采用的是knn分类器，基于类内类间距离准则，特征提取。-Face recognition process, using the knn classifier, based on within-class inter-class distance criteria, feature extraction.
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本方法采用pca进行特征提取，knn分类器进行人脸识别。-The method of feature extraction using pca, knn classifier for face recognition.
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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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用OPENCV做的人脸识别程序，实现跟踪检测，用的是自带的分类器-OPENCV do with face recognition program, to achieve tracking and detection, using a built-in classifier
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基于奇异值分解的人脸识别方法
梁毅雄 龚卫国 潘英俊 李伟红 刘嘉敏 张红梅
提出了一种将傅里叶变换和奇异值分解相结合的人脸自动识别方法.首先对人脸图像进行傅里叶变换,得到其具有位移不变特性的振幅谱表征.其次,从所有训练图像样本的振幅谱表征中给定标准脸并对其进行奇异值分解,求出标准特征矩阵,再将人脸的振幅谱表征投影到标准特征矩阵后得到的投影系数作为该人脸的模式特征.然后,对经典的最近邻分类器算法进行了改进,并采用模式特征之间的欧式距离作为相似性度量,从而完成对未知人脸的识别.采用ORL
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用haar 小波分类器分析人脸识别 的源码。分级强分类器-Haar wavelet classifier with the source code of face recognition. Rating strong classifier
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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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matlab图像特征识别。分类器的训练方法。很好的学习资料。如何用OpenCV训练自己的分类器。内含人脸库共训练器使用-matlab image feature recognition. Classifier training methods. Good learning materials. How to use OpenCV train their own classification. Training face database containing a total of uses
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采用PCA对人脸特征进行抽取，用SVM多累分类器对人脸进行识别，有操作界面-Using PCA for facial feature extraction, and more tired with the SVM classifier for face identification, a user interface
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用于模式识别的人脸识别方法，特征提取以及分类器改进-Face recognition method for pattern recognition, feature extraction and classifier improvement
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用FLD分类器实现人脸分类，里面包含20张训练图片和十张测试图片-FLD classifier face classification, which contains 20 training images and 10 test pictures
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基于PCA和FLD的人脸识别的线性分类器-Face recognition based on PCA and FLD linear classifier
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基于特征向量的人脸识别，有训练集和样本集，通过Adaboost强分类器算法实现，结果精确度达到95 以上，给定一个example,就可以在样本集中识别出对应的人脸。-Face recognition based on feature vectors have the training set and sample set by Adaboost strong classifier algorithm, the results of more than 95 accuracy, given an
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主要是利用Haar分类器方法进行人脸检测，在程序中可以做到人脸识别，和人脸检测，即可以检测到人脸，识别出人脸。-Mainly using Haar classifier for face detection, in the program can do face recognition, and face detection, which can detect the face, identify the face
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通过奇异值分解作为特征处理，训练人脸识别分类器，附带测试图片(Singular value decomposition (SVD) is used as feature processing to train the face recognition classifier)
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本程序为人脸识别系统，首先建立人脸库模块，然后对人脸库进行信息编辑以及训练人脸识别分类器，最后为人脸识别模块。采用的visual studio + opencv实现，界面清晰美观，实验效果较好。(The program for the face recognition system, the first establishment of the face library module, and then face the library for information editing and t
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