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
为了提高人脸识别的准确率,提出了一种基于K近邻(KNN)和粒子群优化(PSO)的人脸识别方法。运用局部二值模式(LBP)提取特征,研究了遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)等元启
人脸识别算法实现基于PCA降维和SVM分类器实现包含工程文件代码和测试人脸数据库
采用KPCA进行人脸特征脸提取,基于osu-svm进行分类,使用的是ORL标准人脸数据库。采用网格法对参数优化后,识别正确率可达97%。具体优化的参数及识别结果见压缩包内mat文件!
基于PCA降维的人连识别技术,运算速度快,准确率高92%。 MATLAB代码,改一下图像读取路径和开头的图像数目参数就能运行。
基于PCA的人脸识别代码,非常有趣!内提供database,和example,点击运行即可,简单易行。
基于OpenCvSharp的人脸识别Demo,可用来处理图片。摄像头实时识别人脸。
基于线性回归的人脸识别,毕设参考用的,分享一下
基于稀疏表示的人脸识别,JohnWright的大作。采用L1范数最小化来稀疏重构权重,再根据各类重构误差最小进行分类。
近年来基于视频的人脸识别已成为人脸识别领域最为活跃的研究方向之一.如何充分利用视频中人脸的 时间和空间信息克服视频中人脸分辨率低,尺度变化范围大,光照、姿态变化比较剧烈以及时常发生遮挡等困难是 研究的