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人脸识别系统设计—毕业设计
- 本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作,内有源代码和全部论文资料-this issue is the major content of image preprocessing, mainly from the ca
facedetection11
- 人脸检测和定位过程 主要是实现从静态图像中获取人脸的过程-face detection and localization process is mainly from a static image acquisition process Face
opncvexpressionsb
- 基于opencv的人脸识别程序。首先通过摄像头获取头部图像或者静态图像，然后自动提取脸部，最后判别出被识别人的身份-opencv based Face Recognition procedures. First through the camera to obtain images or head static images, and then automatically extract the face, finally judged
EAR
- 人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点：（1）与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。（2）与指纹识别方法比较，耳图象的获取是一种被动方式，即通过非接触方式获取耳图像，不存在通过接触传染疾病的机会，因此，其信息获取方式具有容易被人接受的优
人脸识别系统设计—毕业设计
- 本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作,内有源代码和全部论文资料-this issue is the major content of image preprocessing, mainly from the ca
facedetection11
- 人脸检测和定位过程 主要是实现从静态图像中获取人脸的过程-face detection and localization process is mainly from a static image acquisition process Face
opncvexpressionsb
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EAR
- 人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点：（1）与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。（2）与指纹识别方法比较，耳图象的获取是一种被动方式，即通过非接触方式获取耳图像，不存在通过接触传染疾病的机会，因此，其信息获取方式具有容易被人接受的优
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效
ren
- 本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作。-The main content of this issue is image preprocessing, it is mainly to get from the ca
image_process
- 人脸识别系统，通过摄像头获取人脸图像代码-Face recognition system, through the camera for face image code
PCA-Face-Recognition
- 它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用-PCA Face Recognition
renlianshibie
- 本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作-The main content of the subject image preprocessing, mainly from the camera to obtain i
renlianshibie
- 本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作,内有源代码和全部论文资料 -Image pre-processing is the main content of this topic, it is mainly for
DCTandxianxinghuigui
- 提出了一种基于离散余弦变换和线性回归分类的人脸识别方法：通过离散余弦 变换获取人脸图像的变换域特征，以减小光照、姿态变化等影响-Proposed based on the discrete cosine transform and linear regression classification approach for face recognition: through the discrete cosine Transfor
image
- 给定一张妆容完好的人脸图像E和一张未化妆的人脸图像I，利用基本的图像处理技术完成妆容移植，获取人脸图像I的妆容照，并在此过程中对人脸图像I进行适当的美化处理。-Given a well-makeup face images E and not make a face image I, use basic image processing technology to complete makeup transplant, face ima
image
- 给定一张妆容完好的人脸图像E和一张未化妆的人脸图像I，利用基本的图像处理技术完成妆容移植，获取人脸图像I的妆容照，并在此过程中对人脸图像I进行适当的美化处理。-Given a well-makeup face images E and not make a face image I, use basic image processing technology to complete makeup transplant, face ima
Face_5_8
- 摄像头获取人脸图像 由2440完成人脸的识别和人脸所属人员的信息回显 整个注册 识别过程均有ui界面操作完成 其中opencv库存放的路径在pro文件中有注明(2440 face images from the camera to obtain recognition and face the personnel information to the entire registration process has UI interf
getFaceInfo
- 从深度摄像头获取人脸图像，Face image acquisition from deep camera(Face image acquisition from deep camera)
real_time_recognize-master
- 从摄像头获取摄像头图像，进行实时人脸识别(Real-time Face Recognition by Capturing Camera Image from Camera)