基于Adaboost算法的人脸检测研究及实现

生物特征识别技术现已广泛的应用在生活中,常见的有虹膜识别、人脸识别以及指纹识别等等。其中由于人脸识别技术具有高效性和便利性,其在访问控制、登录系统等各种应用中得到了广泛的应用,随着使用打印照片、动图等

人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基

基于OpenCV的人脸检测识别及跟踪的研究

本文实例为大家分享了基于OpenCV实现视频的人脸检测具体代码,供大家参考,具体内容如下 前提条件 1.摄像头 2.已安装Python和OpenCV3 代码 import cv2 import sys

python实现的基于openCV的人脸监测功能,利用openCV开源的kaar分类器实现,包含源码实现

本资源是在Matlab平台上实现模板匹配，核心代码包括肤色分割以及模板匹配，肤色分割是通过在YCrCb色彩空间下进行肤色建模，从而实现肤色分割，在肤色分割的基础上实现模板匹配，从而实现人脸检测

基于肤色的人脸检测，邢秀敏，王虹，人脸检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术,其在自动人脸识别系统、基于内容的检索、视觉监测、新一代人机交互技术等领域具有�

基于opencvcascade分类器及模板匹配算法实现的人脸检测及跟踪算法，首先cascade检测到人脸，然后更新ROI区域，当检测不到人脸时使用模板匹配方法进行识别。i7上可达到80FPS，速率非常

Rainer Lienhart 写的具有开创性的adaboost人脸检测的论文

AdaBoost算法在人脸检测中的应用，李承冬，李明，目前人脸检测中最常用的算法为AdaBoost算法，这种算法在运算速度及精度上有着独特的优势。本文对AdaBoost算法流程进行了分析，将其分��