1Haar特征与LBP特征 小波特征+对角线特征“类Haar特征”,局部二值模式“替代特征LBP”。 2级联分类器原理AdaBoost Viola和Jones,2001在CVPR提出; 一种实时对象(
基于机器学习的图像识别技术中，需要调用cascade；则需要生成xml文件；Haar生成xml文件方法，详细介绍了生成过程，
opencv3的人脸检测和眼睛检测的级联分类器，还有我项目用到测试图像。
颜色分类leetcode实时人脸检测和情感/性别分类使用fer2013/IMDB数据集，头部姿势检测使用keras CNN模型和openCV3测量滚动、俯仰和偏航。IMDB性别分类测试准确率：96%。
人脸检测，可检测出人脸的指定位置，且保存于指定文件夹，非常适合初学者入门，用于人脸识别的预处理阶段，实用
人脸识别技术是一种基于人的面部特征信息进行身份识别的生物识别技术，它在安全、监控、门禁、支付等多个领域有着广泛的应用。本节将深入探讨人脸识别技术的原理、流程以及相关程序实现。一、人脸识别原理人脸识
PCA nearest neighbor classification method face recognition
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
包含了haar,lbp,hog级联分类器模型。在github:opencv.org/data下载。能翻墙就不要浪费积分了。
高维线性分类器用于人脸识别论文,描述一种线性分类器的具体理论及人脸识别应用
用户评论