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sanjiaopoufen
- 在VS2008和opencv下，对2D/3D点(云)数据实现三角剖分，运算速度快，实时性好，计算精度高，并对三角剖分进行了优化，可以处理复杂点集的三角剖分，可以用于人脸识别的工作-In the VS2008 and opencv, the pairs of 2D/3D points (cloud) data to achieve triangulation, calculation speed, real-time performance is good, high precision, and
IamSeg
- 基于形态学商图像的光照归一化算法.复杂光照条件下的人脸／P,~J1是一个困难但需迫切解决的问题，为此提出了一种有效的光照归一化算法． 该方法根据面部光照特点，基于数学形态学和商图像技术对各种光照条件下的人脸图像进行归一化处理，并且将它 发展到动态地估计光照强度，进一步增强消除光照和保留特征的效果．与传统的技术相比，该方法无须训练数据集以 及假定光源位置，并且每人只需一幅注册图像，在耶鲁人脸图像库B上的测试表明，该算法以较小的计算代价取得了 优良的识别性能．-Face recogn
FaceReconstruction
- 本程序是针对UCI图像数据集上的图像进行重构与识别的实验-This procedure is for the UCI data sets on the image to reconstruct the image and recognition of the experiment
Fuzzy-c-means-clustering-algorithm-
- k均值算法是模式识别的聚分类问题，采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类 -k-means algorithm is a pattern recognition poly classification,by using Fuzzy C-Means data sets, data gathered cluster_n class
PCA_based-Face-Recognition-System
- 模糊支持向量机做分类数据集——人脸识别,数据来源UCI，用于模式识别做分类- PCA_based Face Recognition System dataset
Human-Action-Detection-Resources
- 一篇关于总结了行为识别各种资源的论文，涵盖了通常的数据集、兴趣点检测，特征提取的方法以及识别检测的算法-A paper that summarizes the various resources of behavior recognition, covering the normal data set, the interest point detection, feature extraction methods and the identification detection algorit
NumberRecognize
- 根据RBM深度网络（Hinton，2006）进行MINST手写文字的分类器的训练，利用训练得到的权值制作了这个小程序，通过这个程序可以看出训练结果对数据集内的测试样本和训练样本都能进行很好的识别，但是对其他的手写字体识别就没有那么好了。-According to RBM depth network (Hinton, 2006) conducted MINST handwritten text classifier training, using the training to get the r
KPCA-FACE
- 采用KPCA方法的人脸识别算法，包含算法的matlab实现源码及相关测试、训练数据集-KPCA based face recognition algorithm, matlab source code of the algorithm implementation and related testing, training data set contained
rcnn
- RCNN,Region Based CNN,即基于区域的卷积神经网络代码，在许多数据集上刷新了识别记录，这是其实现代码，研究深度学习的同学可以下载，比较有帮助。-RCNN, Region Based CNN, namely the convolution neural network code based on the region in many data sets refresh identification record, this is the realization of the co
CK-1_Repro.v1.02
- 有时间序列方法和技术的兴趣大增。从人，自然收集的信息几乎每一件，和生物过程是容易随时间的变化，以及这些变化如何发生的研究是一个中心问题充分理解这样的过程。所有的时间序列数据挖掘任务的分类中，可能是最突出的一个。在时间序列的分类有大量的实证研究，在时间域表明近邻规则是非常有效的。然而，一定的时间序列特征不在这个领域很容易地识别和表达的变化可能揭示了一些重要的和未知的特征。在这项工作中我们提出了递归图的使用对于时间序列的分类表示域。我们的方法复发措施地块使用坎帕纳基奥之间的相似性（CK-1）的距离，
pca_face_rec
- 使用PCA的方法进行的人脸识别的一个小程序，自带相关图片数据集-A small program of face recognition using PCA method, and comes with picture data collection
CNN-MINIST
- 利用卷积神经网络进行MINIST数据集的分类识别，MATLAB源程序。-Convolution neural network classification MNIST dataset, MATLAB source.
CUHK01
- 香港中文校园人物重识别数据集,共有971个人员，每个人员4副图像-Chinese Hong Kong re-campus character recognition data set
Vehicle-License-Plate-Recognition
- 基于神经网络的车牌识别系统，matlab代码编写，训练bp网络，含训练过程和测试demo，可直接运行，也可以根据需要利用自己的数据集重新训练。-Vehicle License Plate Recognition
DeepFace
- DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的，其贡献在于对人脸对齐和人脸表示环节的改进。1）在人脸对齐环节，引入了3D人脸模型对有姿态的人脸就行分片的仿射对齐。2）在人脸表示环节，利用一个9层的深度卷积在包含4000人、400万张人脸的数据集上学习人脸表示，这个9层的DCNN网络有超过1.2亿个参数。本文的模型在LFW数据集上取得了97.25 的平均精度（逼近了人类97.5 的极限），同时在Youtube数据集上取得了当前最好的结果，比之前的NO.1整整高
MSTAR官方数据集
- 用于SAR图像识别与分类的官方MSTAR图像集，百度云链接，永久有效，2GB。(Official MSTAR image set for SAR image recognition and classification, Baidu cloud link, permanently valid, 2GB.)
基于生成对抗网络的图像自动生成
- 通过训练一定的数据集，可以自动生成数据集中所描述的类型的图像，可以做到以假乱真，使得图像的识别算法中看不出破绽，如果图像集是人脸，可以模拟生成出从来没见过的人脸！！！