哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值。然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。整个过程如下所示：1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器；我们需要从官网下载俩个Adaboost分类器文件,分别是人脸和眼睛的分类器:实现人脸识别的基本步骤：1.加载文件和图片 我们使用然后我们使用
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Human face expression recognition matlab program
Face recognition ray compensation matalb
自己的报告，做很久，给大家借鉴一下，关于人脸识别的科研。
AndroidCamera内置人脸识别的Demo
对基于小波变换的人脸识别的关键算法、 理论进行了详细的介绍
视觉处理,opencv+python3.6人脸识别代码,自己录制视频,检测出人脸,并保存视频,学习使用
本项目包含了一些人脸识别相关的例程。包括了人脸检测,人脸识别,人脸打码等。 .py是python的可执行程序。 .html是做的一个UI界面。 .xml是人脸识别的库。 .jpg是人脸识别时对照的人脸
识别图像中的人脸。CascadeClassifier：是OpenCV中人脸检测的一个级联分类器，既可以使用Haar，也可以使用LBP特征。以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的技术。
基于Emgu.CV人脸识别源码，有摄像头调用、人脸、眼睛识别、和图像处理
主要介绍了图像识别 python+opencv的简单人脸识别,具有一定参考价值,需要的朋友可以参考下。
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