基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别

针对传统人脸识别算法在非限定条件下识别能力不强的问题,文中提出了一种基于局部二值模式(LBP)与深度置信网络(DBN)结合的人脸识别方法。该方法结合LBP在光照条件下的人脸识别鲁棒性较好,且利用了DB

ViolaJones是人脸识别中效率最高的，在OpenCV中对应的库文件为cvHaarDetectObjects， 本文件为自己写的识别代码，调用该库函数 配置好OpenCV之后可以使用

一、实验目的 1、理解PCA（PrincipalComponentAnalysis）算法 2、在理解的基础上实现基于PCA算法的人脸识别技术 3、掌握Python的第三方库tkinter并使用它

基于PCA模型的人脸识别算法，用matlab代码实现的

用PCA算法对人脸进行研究，特别适用于模式识别的人。

根据小波在对图像数据矩阵的处理的高效性,以及LDA训练样本维数少的缺陷,PCA不能利用数据的高阶统计特性,将这三种算法进行融合,并用MATLAB进行仿真实验。

基于PCA算法的人脸识别，包含实验用的训练人脸图像，测试图像。和matlab代码以及代码说明。

基于稀疏表示的人脸识别算法研究，脸识别稀疏表示非负矩阵稀疏分解马氏距离

人脸库用的事ORL库，本程序用的是matlab写的一个简单的人脸识别程序，在运行程序时，需要更改代码中两个地方，一是BP_Train里面的一个路径，而是Accuracy里的文件路径，需要把两个路径都改

资源给出程序的训练集、测试集以及matlab程序，给出说明文档和程序运行视频。