jviolajones(人脸检测算法)
ASM人脸检测算法根据人脸的68个特征点对人脸的特征进行标记运行前需要正确安装openCV并成功配置运行环境
人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人证比对,人机交互,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中,SIGAI将和大家一起回顾人脸检
编写的C#winform程序,实现了调用emgucv库通过adaboost算法进行人脸和眼睛的检测,使用的正面人脸分类器。
基于ZYNQ的优化Adaboost人脸检测
人脸检测(FaceDetection)的任务就是在复杂背景下检测图像中有无人脸,有几个人脸,分别确定这些人脸的所在位置。
opencv 基于haar特征车牌分类器,haar特征车牌分类器,物体识别的模型特征文件,放到 opencv 里,直接可以物体识别了。
提出了一种基于混合肤色模型的复杂背景彩色图像的快速人脸检测算法。为了克服环境光照变化及光照不均的影响,引入了自适应光线补偿算法;在RGB颜色空间中运用多项式模型对光线补偿后的彩色图像进行肤色区域粗检测
使用matlab调用opencv做成的adaboost人脸检测DLL模块,在usb摄像头采集的视频序列中检测人脸并实时显示,实时性比C低。下载后可以直接运行,不要改动文件夹内的文件相对位置。
输入一幅图像,输出人脸对应的椭圆,在原图上绘制并显示。 在vs2008环境下编译通过,基于OpenCV1.0完成图像相关功能。 上传vs2008Project的所有文件,包括灰度图像和彩色图像的训练数