基于CMOS 和USB2. 0 的人脸检测系统

具有qtcreator和opencv的人脸设别，必学先安装好QTCreator和OpenCV-2.0.0

静态图像中的人脸检测，首先，利用样本的 Haar 特征进行分类器设计，再通过Adaboost算法的学习得到一个级联的boosted分类器；然后， 利用训练好的分类器进行人脸检测，在此理论基础上，采用了

基于matlab的人脸检测的人脸识别，很好玩，视频范围一有东西动就报警

皮肤颜色为人脸检测提供了重要依据。提出了一种基于人脸肤色信息和模板匹配相结合的方法实现人脸检测。

基于NPD 特征的人脸检测，MATLAB源代码

使用matlab自带工具箱的函数实现在一幅图像中检测到人脸的功能

基于SeetaFace人脸引擎进行人脸的检测,可以来框出人脸的位置,并通过人脸的五点法来进行检测人脸

基于肤色和结合特征的人脸检测方法.首先利用人脸的色彩特征和自适应阈值法实现特征候选区域和人脸肤色区域的分离，然后利用人脸的几何特性将连通的特征候选区域保留下来作为人脸特征区域

可实现实时的人脸检测与跟踪，正确率高，使用opencv编写。

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