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人脸检测领域经典的Haar人脸检测。使用OpenCV.-Face Detection classic Haar face detection. Use OpenCV.
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Face-Detector, OpenCV Haar cascade object detection. Matlab interface for running haar-cascade object detectors from the Intel Open Computer Vision Library.
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一个由zafersavas于2008年完成的完全基于VC++6实现的人脸检测和人眼跟踪程序，通过设置相应的参数实现不同的功能。人脸跟踪中使用了camshift算法和Haar算法，眼睛检测中使用了自适应PCA算法和模板匹配算法，还支持文件和网络摄像头两种输入方式，经过试验，检测速度比较快和准确度也比较高。附带demo程序。 使用步骤： 菜单TrackEye Menu --> Tracker Settings 输入源Input Source: video 选择文件输入指定为： ..\Avis\
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眨眼检测，先用haar特征框定人脸，然后用camshift跟踪人脸，根据几何特征得到人眼的大概位置，然后根据直方图的变化检测眨眼-Blink detection, the first feature with the haar framed face, and then use camshift tracking human face, according to the geometric features are the approximate location of the human ey
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Face detection project based on Adaboost algorithum.
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用OpenCV封装的Haar算法进行人脸检测，检测目标可以是多个人脸。-Face detection using Haar algorithm of OpenCV package, target detection can be more than one person face.
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利用局部二位模式和haar特征进行人脸或目标识别。-This toolbox provides some tools for objects/faces detection using Local Binary Patterns (and some variants) and Haar features.
Object/face detection is performed by evaluating trained models over multi-scan windows with
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