Haar特征结合PCA算法实现人脸检测

轻量级的MTCNN实现，无需caffe和tensorflow基本库支持，内部实现卷积运算，速度比普通mtcnn要快一倍。

基于视觉的前方车辆检测是智能驾驶辅助系统中非常重要的组成部分,针对目前前方车辆检测中关于检测速度和精度的问题,采用部分积分图结构、流水线结构、乒乓操作、数据复用等方法提高Haar特征的计算速度;对提取

基于haar算法的人脸识别是一种常用的计算机视觉技术，它能够快速准确地对人脸进行检测和识别。该算法利用了人脸的特征，通过对人脸图像进行特征提取和分类，进而实现人脸的识别。基于haar算法的人脸识别技术

基于特征练的PCA人脸识别程序，有明确的说明文档

NMF、PCA-人脸图像特征抽取与对比的python源代码。帮助了解聚类分析。

对人脸进行识别和检测,将人脸的图像分为两批，其中一批做测试，另一批做源图像，这样你从源图像中任取一个人的图像，则可在另一批图像中找到该人，当然两个人的表情不一样啊

AAM算法是最近比较人们的计算机图像视觉算法，可用于人脸识别头姿评估表情识别，药物检测等很多领域这是我最近搜索的关于AAM的一些经典论文对于AAM的学习很有帮助。

基于matlab的人脸识别算法(PCA)

PCA人脸识别算法的优化_.pdf

中南民族大学 毕业论文 (设计) 学院 电子信息工程学院 专业 电子信息工程 年级 2012 级 题目 : 基于 PCA 算法的人脸识 学生姓名 学号 指导教师姓名 : 职称 : 2016 年 5 月