1、人臉識(shí)別源代碼派人臉檢測(cè)（文章+程序）一技術(shù)文檔及代碼非常全苫人臉檢測(cè)（文章+程序）.rarMB）冰完整的Matlab下人臉檢測(cè)及識(shí)別系統(tǒng)源代碼三KB）注：這個(gè)人臉檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)開(kāi)發(fā)于Matlab下，非常值得學(xué)習(xí)。XMatlab實(shí)現(xiàn)的基于顏色分隔的人臉人眼檢測(cè)與定位及識(shí)別算法源代碼MB）=KB）注：這是一個(gè)matlab程序，用來(lái)檢測(cè)并定位人臉及人眼。采用的算法是膚色的顏色分隔。附件中的文件包括,等等。X完整的包括及動(dòng)作識(shí)別的C+人臉檢測(cè)源代碼三KB）本文的目的是提供一個(gè)我開(kāi)發(fā)的SSE優(yōu)化的，C+庫(kù)，用于人臉檢測(cè)，你可以馬上把它用于你的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中。涉及的技術(shù)有：小波分析，尺度縮減模型（PCA

2、,LDA,ICA），人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），支持向量機(jī)（SVM），SSE編程，圖像處理，直方圖均衡，圖像濾波，C+編程，還有一下其它的人臉檢測(cè)的背景知識(shí)。X基于Gabor特征提取和人工智能的人臉檢測(cè)系統(tǒng)源代碼三KB）使用步驟：拷貝所有文件到MATLAB工作目錄下（確認(rèn)已經(jīng)安裝了圖像處理工具箱和人工智能工具箱）找到文件命令行中運(yùn)行它點(diǎn)擊TrainNetwork，等待程序訓(xùn)練好樣本XX基于主成分分析(PCA)的人臉識(shí)別系統(tǒng)EKB)XXMatlab主成份分析(PCA)人臉識(shí)別源代碼XKB)點(diǎn)擊TestonPhotos,選擇一個(gè).jpg圖片，識(shí)別。等待程序檢測(cè)出人臉區(qū)域XEigenface人臉識(shí)別Ma

3、tlab含KB)注：這個(gè)Matlab程序使用eigenface系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，它使用AT&T的數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)行代碼實(shí)例前，請(qǐng)閱讀其中的comment，下載該數(shù)據(jù)庫(kù)。X人臉檢測(cè)(文章說(shuō)明+Matlab程序)苫MB)注：國(guó)外的人臉檢測(cè)檢測(cè)文章和matlab程序，給需要的人。XLinux下開(kāi)源的C語(yǔ)言實(shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)源代碼(malic)3MB)注：Malic是一個(gè)完整的Linux下的人臉識(shí)別系統(tǒng)源代碼，它是SourceForge上的一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，使用Malib實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理，CSUFaceIdentificationEvaluationSystem進(jìn)行人臉識(shí)別。算法包括：主成份分析(principlec

4、omponentsanalysis(PCA),eigenfaces算法，混合主成份分析,線性判別分析(PCA+LDA),圖像差分分類(lèi)器(IIDC),彈性圖像匹配算法(EBGM)等等。XMatlab下使用局部SMQT特征和SnoW分類(lèi)器的人臉檢測(cè)系統(tǒng)MB)含KB)注：這個(gè)人臉檢測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)于Matlab下，基于局部SuccessiveMeanQuantizationTransform(SMQT)特征和splitupSparseNetworkofWinnows(SNoW)分類(lèi)器。理論來(lái)源的論文是：FaceDetectionusinglocalSMQTfeaturesandsplitupSNoWcla

5、ssifier。注：這是一個(gè)Matlab編寫(xiě)的基于PCA的人臉識(shí)別分類(lèi)算法，對(duì)FERET數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了分類(lèi)。包含的文件有：,dup1,dup2,fb,fc,feretGallery,listAll,trainList使用方法：RunthefunctionpcatocreateavariablepcaProj.InputvariablepcaProjtothefunctioncreateDistMat,thuscreatingadistancematrixthatyouthenuseasaninputtothefunctionferet.Seeheadersofallthreefunctionsf

6、ormoredetails.Thesequenceshouldlooksomethinglikethis:loadpca(C:/FERET_Normalised/,trainList,200);pcaDistMatCos=createDistMat(pcaProj,COS);pcaResultsCOS=feret(pcaDistMatCos,50);(1)%givesrank1resultplot%plotstheCMScurve冰C#光照歸一化算法(人臉識(shí)別預(yù)處理)KB)這個(gè)c#編寫(xiě)的程序，用來(lái)對(duì)人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，從而提升人臉識(shí)別算法的性能。這里提出了3種用于人臉識(shí)別的圖像預(yù)處理的光照歸一

7、化算法，即：Multiscaleretinex和anisotropic和isotropic平滑方法。主要算法原理來(lái)源于：AComparisonofPhotometricNormalisationAlgorithmsforFaceVerification,JamesShort,JosefKittlerandKieronMesser(2004)和LightingNormalizationAlgorithmsforFaceVerification,GuillaumeHeusch,FabienCardinaux,SebastienMarcel(2005)XXOpenCV庫(kù)的Matlab函數(shù)封裝調(diào)用三K

8、B)注：本程序?qū)崿F(xiàn)了基于PCA的人臉識(shí)別方法，所有的函數(shù)都非常容易使用，且注釋非常多，并且，附帶了一個(gè)示例腳本和兩個(gè)小的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)展示其使用。冰用于靜態(tài)圖像人臉檢測(cè)與識(shí)別的Karhunen-Loeve降解算法OCKB)注：這個(gè)Matlab程序通過(guò)Karhunen-Loeve變換的算法，實(shí)現(xiàn)了人臉檢測(cè)與識(shí)別。派人臉檢測(cè)中的區(qū)域檢測(cè)三人臉檢測(cè)中的皮膚檢測(cè)程序.rarKB)冰MATLAB實(shí)現(xiàn)視頻攝像中的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)(人體等)免費(fèi)源代碼三KB)注：這個(gè)matlab實(shí)現(xiàn)的程序中視頻識(shí)別運(yùn)動(dòng)中的物體(通過(guò)連續(xù)的圖像幀)并在一個(gè)窗口中展示那個(gè)運(yùn)動(dòng)的物體。當(dāng)你執(zhí)行這個(gè)代碼的時(shí)候一定別忘了檢查輸入的視頻是否

9、被MATLAB所支持。所以，作者在代碼文件中附加了一個(gè)實(shí)例視頻文件。冰Matlab實(shí)現(xiàn)的基于FLD的人臉識(shí)別系統(tǒng)源代碼三KB)注：這個(gè)程序包實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于FLD的人臉識(shí)別系統(tǒng)，稱(chēng)為Fisherface，所有函數(shù)非常容易使用，并且有完整的注釋。而且，包括一個(gè)示例腳本，和兩個(gè)小的測(cè)試和訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)。派一個(gè)人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BrainNet源代碼及完整的示例教程(并實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的手寫(xiě)文字檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng))KB)注：文章一步步教你如何編寫(xiě)一個(gè)人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，告訴你什么是神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和他們的應(yīng)用程序，并介紹BrainNet-開(kāi)源的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)。最后使用這個(gè)庫(kù)，開(kāi)發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的手寫(xiě)文字識(shí)別的程序。注

10、：cvlib_mex封裝了OpenCV庫(kù)大約30個(gè)函數(shù)，OpenCV是當(dāng)前流行的實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，擁有很多的圖像處理的算法。冰彩色圖像人物局域檢測(cè)（IEEE2007文章+程序）三彩色圖像人物皮膚局域檢測(cè)（IEEE2007文章+程序）.rarMB）派人眼定位與人臉檢測(cè)程序與人眼定位與人臉檢測(cè).rarKB）冰用Matlab做的人臉識(shí)別系統(tǒng)里面包含了幾十張人臉數(shù)據(jù)圖像用Matlab做的人臉識(shí)別系統(tǒng).zipKB）X含有各種供人臉檢測(cè)與識(shí)別的人臉庫(kù)點(diǎn)擊下載XOPENGL人臉識(shí)別（VC+源代碼）ToPENGL人臉識(shí)別（VC+源代碼）.zipKB）注：使用開(kāi)源技術(shù)OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，識(shí)別率高而精準(zhǔn)X最

11、簡(jiǎn)單的Matlab人臉識(shí)別代碼苫最簡(jiǎn)單的Matlab人臉識(shí)別代碼.rarKB）注：這個(gè)是在Mathworks公司網(wǎng)站上找到了，測(cè)試了一下，感覺(jué)效果還不錯(cuò)。只能識(shí)別singleface,multipleface的話(huà)，還需要修改代碼。運(yùn)行:如果是其他圖片的話(huà)，放在當(dāng)前文件下，修改一下文件名即可。X基于人臉識(shí)別的雙邊2DLDA代碼苫基于人臉識(shí)別的雙邊2DLDA代碼.MB）三基于人臉識(shí)別的雙邊2DLDA代碼.KB）注：這是一個(gè)基于人臉識(shí)別的雙邊2DLDA代碼，我看到一般寫(xiě)的2DLDA都是單邊的，所以上傳一個(gè)雙邊的，大家參考一下。利用OpenCV實(shí)現(xiàn)的視頻采集和人臉識(shí)別程序代碼皂利用OpenCV實(shí)現(xiàn)的視頻采集和人臉識(shí)別程序代碼.rarKB)人臉識(shí)別專(zhuān)業(yè)書(shū)籍X李子青人臉識(shí)別手冊(cè)卜HandbookofFaceKB)模式識(shí)別-StatisticalPatternRecognitionSecondEdition模式識(shí)