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Face_Recognition_Based_on_BP_Neural_Network
- 将BP 神经网络用于人脸识别,建立了人脸识别模型,研究了样本采样训练、样本批量训练和样本完整 训练三种训练策略对识别率的影响。所设计的识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP 神经网络与 竞争选择处理过程。利
Face_Recognition_Based_on_BP_Neural_Network
- 将BP 神经网络用于人脸识别,建立了人脸识别模型,研究了样本采样训练、样本批量训练和样本完整 训练三种训练策略对识别率的影响。所设计的识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP 神经网络与 竞争选择处理过程。利-BP neural network will be used for face recognition, face recognition model set up to study samples of th
GMM_Skin_Detector
- Matlab skin detector。运用高斯混合模型训练的到人的皮肤颜色分布。用于皮肤和人脸检测。-A collection of Matlab scr ipts
ActiveAppearanceModels(1998)
- amm模型（主动形状匹配模型）在人脸定位中应用较多，通过对样本的训练拟合得到；初始化需要注意-amm model (active shape model matching) face in the application of more targeted, through the training samples have been fitted initialization needs attention
15883876gvf_model
- 采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖 像画与人脸图像之间的统计关系，并使用基于训练样本的非参数化的概率表示，在贝叶斯优化的框架下设计了迭 代采样算法，可以自动的从人脸图像生成特定风格的肖像画-W e learn the portraiture from a set of real artwork examples．Dif— ferent from previous texture synthesis and image s
Example-Based_Automatic_Portraiture
- 摘 要 提出了一种基于样本学习的人脸肖像画自动生成算法.文章采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖 像画与人脸图像之间的统计关系 ,并使用基于训练样本的非参数化的概率表示 ,在贝叶斯优化的框架下设计了迭 代采样算法 ,可以自动的从人脸图像生成特定风格的肖像画.在该方法中 ,使用非均匀的统计模型是保持肖像中人 脸结构准确性的关键.文中所提供的例子表明了该文方法的有效性-Abstract In this paper , we
aamlibrary_release_2.0
- 基于AAM的人脸模型的训练，并可以实现人脸的拟合，在opencv基础上开发。-AAM（Active Appearance Models）source code。It is developped under OpenCV 1.0 for locating facial features。
HMM_SVM
- 用matlab实现的基于马尔科夫模型和支持向量机的人脸识别系统。非原创，运行了效果很好，功能很强大。具体功能：可根据训练与测试样本生成数据库；计算人脸识别率（96.5 ）；可以识别出指定的图像；可以识别摄像头获取的人脸图像。-Matlab based on markov model and support vector machine (SVM) face recognition system. The original, run th
Face-orientation-recognition
- 本课题研究的步骤如下：先提取人脸的特征向量；产生训练样本和测试样本；再用LVQ创建神经网络模型，该模型用训练样本进行训练调整权值；用测试样本对建立的人脸朝向识别模型进行验证，要求有较高的识别率。 本课题要求使用LVQ神经网络的算法进行Matlab仿真，对人脸朝向进行有效的判断和识别。 -This study is the following steps: first extract facial feature vector
FaceRecongnitionAndExtr
- 抽取出图片中的人脸，训练提取特征生成模型，检测摄像头录入的人脸并打上马赛克-thank you....
Face_Recognition
- 基于opencv库中的人脸识别代码，可以实现检测并跟踪视频中的人脸，可以选择训练人脸模型，或者直接加载训练好的人脸模型来识别视频中的人脸身份。-Based opencv library, this face recognition code can be achieve detecting and tracking faces in the video. You can choose training face model, or lo
Face-Detector-Training
- 由一个3D变形人脸模型取自动生成适应的训练样本。由统计视角，tailored训练数据保证了所有的数据变化且由任意的人脸属性丰富训练样本，例如，年龄或体重。更进一步，它可能自动适应到环境约束，例如，来自于监控摄像机的照明或视角约束。我们使用裁剪的（tailor）图象训练一个新的Viola Jones的adaboost 目标检测框架的多核实现。这个新的实现不仅快速的，而且多特征通道的使用成为可能，例如，在训练期间的颜色特征。在我们实验中，我
XXX
- 模型训练完毕之后，进行检测，进行人脸识别(After the model training is completed, the test is carried out)
FaceRec
- 人脸识别是一个有监督学习过程，首先利用训练集构造一个人脸模型，然后将测试集与训练集进行匹配，找到与之对应的训练集头像。最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离，然后选择距离最近的图像作为识别的结果。这种直接计算距离的方式直观，但是有一个非常大的缺陷—计算量太大。如果每幅图像大小为100*100，训练集大小1000，则识别测试集中的一幅图像就需要1000*100*100的计算量，当测试集很大时，识别速
人脸识别代码
- 人脸识别是一个有监督学习过程，首先利用训练集构造一个人脸模型，然后将测试集与训练集进行匹配，找到与之对应的训练集头像。最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离，然后选择距离最近的图像作为识别的结果。(Face recognition is a supervised learning process. Firstly, a face model is constructed by training s
face
- 人脸识别程序和算法，应用adboost机器学习算法训练模型(Face recognition procedures and algorithms)
face detection
- 运用HOG提取人脸特征与支持向量机算法训练模型，进行人脸识别(Using HOG to extract facial features and support vector machine algorithm training model for face recognition)
300
- 基于opencv的简易人脸识别系统，完成了拍摄，训练模型，识别自己的脸的功能(A simple face recognition system based on OpenCV has completed the shooting, training model, and recognizes the function of the face.)
shape_predictor_81_face_landmarks-master
- 基于dlib库的人脸68个特征点训练模型的扩展模型，可识别出人脸81个特征点，包括额头部分。(Based on the extended model of the face training model of 68 feature points based on Dlib database, 81 feature points can be recognized, including the forehead part.)
CNN-figure-recognize
- 本程序主要包括：人脸识别、图像采集、模型训练等功能(Face recognition, image acquisition, model training)