基于多种LBP特征集成学习的人脸识别

基于YCbCr色彩空间和特征定位的人脸识别，论文中有原理讲解，并附有详细代码及效果图

基于特征的人脸识别的设计与实现 代码和论文都有，资料非常齐全 这是我之前大学时候写的毕业论文 里面对于人脸识别的介绍非常详细，对于初学者也可以很好的理解

DCRL框架采用面向协方差的表示学习，构造了一种特征学习网络，使得人脸图像能够被投影到目标表示空间中。通过训练网络，能够得到具有最大判别能力的目标对网络进行训练。该技术能够为人脸识别等领域提供更好的图

提出一种具有较强光照鲁棒性的人脸识别方法。通过Gamma校正、高斯差分（DoG）滤波和对比度均衡化算法对图像进行光照预处理，降低光照敏感度；利用局部二值模式（LBP）算子提取局部纹理特征，将图像划分为

计算机本科毕业论文

人脸检测部分使用于老师的libfacedetect-x64.lib，特征提取是根据OPENSURF改动的算法，匹配是计算多维度特征点的欧式距离，设定阈值，根据匹配特征点数量占比计算相似度。证件照匹配成

针对MB_LBP算法对人脸特征提取维数较高,使用PCA方法会造成图像原始空间结构破坏和维数变得过大等问题,提出一种基于多块LBP(Multi-scale Block Local Binary Patt

基于深度学习自动学习特征的思想，提出一种非监督的局部特征学习方法

NMFS算法用于实现基于人脸局部特征的人脸识别源代码，大家学习下！

局部二元模式算子法计算简单且易于实现，能有效地提取人脸局部结构的纹理特征。拉普拉斯特征映射算法是一种经典的非线性降维法，其优化过程无局部最小问题。鉴于以上优点，提出了一种基于局部二元模式的拉普拉斯特