基于肤色和结合特征的人脸检测方法人脸检测

针对包含表情信息的静态图像,提出基于皮肤检测和SVM的人脸表情识别算法。首先根据先验知识,并使用皮肤检测和积分投影相结合定位眉毛眼睛区域和嘴巴区域,自动分割出表情子区域。接着,对分割出的表情子区域进行

能较好地实现图像的预处理，包括光照补偿，肤色检测，人脸检测。

系统地分析了基于外观的人脸检测方法，并对其进行了分类和评价，从特征脸方法、基于分布的方法、神经元网络、隐Markov模型和支持向量机等方面介绍了人脸检测方法的优缺点和适用领域。最后提出了人脸检测方法未

一个不错的学习Adaboost和cascadeAdaboost及其在人脸识别应用的硕士毕业论文。

一种基于肤色的复杂背景人脸检测方法一种基于肤色的复杂背景人脸检测方法何为１’２，李见为１，蒋邦持２（１．重庆大学光电学院，重庆４０００３０；２．重庆通信学院，重庆４０００３５）摘要：针对复杂背景下的彩

人脸是一种具有相似结构但又各不相同的模式，对人脸检测问题的研究与开发，有益于探索相似模式的识别与特征提取问题

Face detection method based on Gabor wavelet transform and SVN

本文的目的是借助Paul Viola最新提出的实时特征检测的技术[1]，实现一个能够进行快速人脸检测的系统。并且通过训练，得到尽可能优化的分类器构造参数，从而获得具有高检测速度和检测正确率的人脸检测系

TensorFlow实现的MTCNN+FaceNet的人人脸检测 1.采用用opencv2读取图片片; 2.对图片片采用用mtcnn方方法,检测人人脸; 3. 采用用预训练的facenet对检测的人人

人脸特征点检测，用于人脸识别，是Linux环境下的C开发源码。