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PCA_face_rec
- 这是基于 PCA（主成分分析法） 算法的人脸模式识别原程序；-This is based on the PCA (Principal Component Analysis) algorithm for pattern recognition of the original face;
FindEyes1.1
- 视频处理方面；对于人脸的识别，简单的一个程序。-Video processing for face recognition, a simple procedure.
FaceDetect
- 这是一个人脸识别演示/测试程序，用户可以基于程序中已经实现的算法，开发新的有关人脸识别的应用；也可以修改或添加新的算法，并测试其性能。-This is a face recognition demo/test program, the user can be based on the algorithm has been implemented in the program, the development of a new face recognition applications You
ce37776c1557
- 这是一个人脸识别演示/测试程序，用户可以基于程序中已经实现的算法，开发新的有关人脸识别的应用；也可以修改或添加新的算法，并测试其性能。-This is a face recognition demo/test program, the user can be based on the algorithm has been implemented in the program, the development of a new face recognition applications can
PCA_FaceREC
- 基于PCA算法的人脸识别程序；人脸数据库中要包含子库，每个子库中分别包含测试库和训练库-Based on PCA algorithm for face recognition program Face database contains sub-libraries, each sub-library contains test library and training library
createFaceEignDatabase
- 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
程序
- PIVlab - 时间分辨粒子图像测速（PIV）工具： 一种基于GUI的工具，用于预处理，分析，验证，后处理，可视化和模拟PIV数据。 使用MATLAB网络研讨会进行人脸识别代码： 使用MATLAB在线讲座的人脸识别中的主要演示文件。 Gabor特征提取： 该程序生成一个自定义Gabor滤波器组; 并使用它们提取图像特征。 主成分分析： 用于特征提取； 链码： 基于MATLAB的freeman的曲面轮廓描述(PIVlab - time resolved particle
faceRecgnition
- 该程序可以追踪人脸并检测人脸的面部特征，从而达到识别人脸的功能，利用了OPENCV的图形处理功能，自动追踪人脸，检测与已载入的数据库进行匹配，进行识别，最终会给出检测结果。(The program can track the face and detect the facial features of the face, so as to achieve the function of recognizing the face, the use of OPENCV graphics proces
C# 人脸结果
- 主要用于人脸识别，对于学习人脸识别的研究人员十分有用(It is mainly used for face recognition, which is very useful for researchers to learn face recognition.)
faceRecognization
- 本程序中，利用了LBP特征对人脸特征进行提取，并且利用SVM对提取的人脸特征进行训练和识别，其中，所用的图像处理库OpenCV2.4.9版本；通过对人脸库中的标准标本进行测试，算法识别率高达95%以上；(LBP features extract facial features, and use SVM to extract and recognize the facial features. The OpenCV2.4.9 version of the image processing libr
人脸识别程序
- 可以轻松的识别出人脸，可以很好的与背景分离(Can easily identify the face, can be very good to separate from the background)