文件名称:Demo-Adaboost-Facial-Expression

  • 所属分类:
  • matlab例程
  • 资源属性:
  • [Matlab] [源码]
  • 上传时间:
  • 2016-03-12
  • 文件大小:
  • 7.08mb
  • 下载次数:
  • 0次
  • 提 供 者:
  • 李*
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  • 下载说明:
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介绍说明--下载内容均来自于网络,请自行研究使用

人脸表情识别的一个Demo,采用Gabor滤波器提取特征,用Adaboost算法进行分类-A Demo facial expression recognition using Gabor filter feature extraction using Adaboost algorithm to classify
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表





Demo-Facial-Expression

......................\AdaBoost.p

......................\AdaBoostClassify.p

......................\adafacialexp.p

......................\addtodatabase.p

......................\best_features_files.mat

......................\DataBase

......................\........\KL.AN1.167.tiff

......................\........\KL.AN2.168.tiff

......................\........\KL.DI1.170.tiff

......................\........\KL.DI2.171.tiff

......................\........\KL.DI3.172.tiff

......................\........\KL.DI4.173.tiff

......................\........\KL.FE1.174.tiff

......................\........\KL.FE3.176.tiff

......................\........\KL.HA1.158.tiff

......................\........\KL.HA2.159.tiff

......................\........\KL.HA3.160.tiff

......................\........\KL.NE1.155.tiff

......................\........\KL.NE2.156.tiff

......................\........\KL.SA2.162.tiff

......................\........\KL.SU1.164.tiff

......................\........\KL.SU2.165.tiff

......................\........\KL.SU3.166.tiff

......................\deriv_gauss.p

......................\expressionclassification.p

......................\ExpressMain.fig

......................\ExpressMain.p

......................\Fexpress.mp4

......................\findfeatures.p

......................\gaborfilter1.p

......................\gaborfilters.p

......................\mykurtosis.p

......................\mystd.p

......................\readme.m

......................\risultato1.mat

......................\risultato2.mat

......................\risultato3.mat

......................\risultato4.mat

......................\risultato5.mat

......................\risultato6.mat

......................\SingleWeakLearner.p

......................\SingleWeakLearnerROC.p

......................\sourcecode.m

......................\StrongClassify.p

......................\trovagauss.p

......................\WeakClassify.p

......................\WeakClassifyBatch.p

......................\WeakClassifyROC.p

......................\WeakLearner.p

......................\zigzagdct.p

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