它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法,混合主成份分析,线性判别分析(PCA+LDA),图像差分分类器(IIDC),弹性图像匹配算法(EBGM)等等 Malic is realtime face recognition system that based on Malib and CSU Face Identification Evaluation System (csuFaceIdEval). Uses Malib library for realtime image processing and some of csuFaceIdEval for face recognition.
标签： SourceForge 开源 项目
上传时间： 2014-01-21
上传用户：sz_hjbf
非线性PCA算法matlab程序段，完成独立分量分析的主分量分解
上传时间： 2017-07-17
上传用户：hj_18
采用简化SIFT算法实现快速图像匹配，相当实用的文章
上传时间： 2017-08-08
上传用户：gdgzhym
是基于主成成分和核主成成分的实例，有详细的注解，条理清晰易懂，适合初学者对pca与kpca的学习。
标签： 分
上传时间： 2017-08-17
上传用户：541657925
主成分分析和偏最小二乘SquaresPrincipal成分分析（ PCA ）和偏最小二乘（ PLS ） ，广泛应用于工具。此代码是为了显示他们的关系，通过非线性迭代偏最小二乘（ NIPALS ）算法。
标签： SquaresPrincipal PCA PLS 分
上传时间： 2014-07-30
上传用户：songyue1991
关于图像匹配SIFT算法的样品程序，对于计算机视觉技术有相关帮助
上传时间： 2016-04-24
上传用户：luorenjie
简单实现了PCA和LDA降维算法，能够直接导入到matlab中，数据集需要用户自己提供。
上传时间： 2017-05-23
上传用户：datouhou
吴恩达在斯坦福CS229课程上，关于PCA（主成分分析）的学习笔记
标签： PCA
上传时间： 2017-12-06
上传用户：20172017qq
人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是 否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实 现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一种快速人脸检测算法，是人脸检测领域里 程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在 效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。 本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况，第三章对一些人脸检测 的经典方法进行了说明。 第四章讲述了 AdaBoost 算法的发展历史。从 PCA 学习模型到弱学习和强 学习相互关系的论证，再到 Boosting 算法的最终提出，阐述了 Adaptive Boosting 算法的发展脉络。 第五章对影响 AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面：矩形 特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。 第六章给出了 AdaBoost 的算法，并深入探讨了其中的一些关键问题——弱 学习器的构造、选取等问题。 最后一章，用编写的实现了 AdaBoost 算法的 FáDèt 程序，给出了相应的 人脸检测实验结果，并和 Viola 等人的结果做了比较。
上传时间： 2018-01-29
上传用户：dragon000008
随着信息技术的发展以及嵌入式、人脸识别、计算机网络等技术的提高，人们正在感受着科技带来的便利和益处。 该系统通过摄像头获取人脸图像,在后台应用系统完成图像识别,然后给单片机发送命令来控制门禁系统。软件上首先利用小波变换对人脸图像进行2次小波分解,然后对低频分量进行离散余弦变换(DCT)提取特征值,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。采用OpenCV人脸识别算法进行处理输出。达到该系统构建简单、方便,识别速度快且准确率较高。 本文主要介绍了基于人脸识别算法的门禁系统的设计与实现。在对人脸识别算法研究的基础上，进一步对整个门禁系统设计与实现进行了详细阐述。主要内容包含以下几点： 1．简单的介绍了课题研究的背景、目的及意义，介绍了人脸识别的背景，阐述了国内外人脸识别的现状以及人脸识别的难点，还介绍了相关的技术。 2．人脸识别算法的研究：主要对Gabor滤波算法、K-L变换算法、Haar特征提取算法这三种特征提取算法进行了详细介绍，也对PCA和LDA这两种人脸识别算法进行了详细的阐述和实验的对比。 3．门禁系统的设计与实现：从需求分析入手对系统的总体模式、总体结果、功能模块、数据库设计等各部分进行了简单的介绍。 4．系统的测试：在对核心算法人脸识别进行了详细的研究以及整个门禁系统的设计和实现结束后，对于整合实现的系统，进行了详细的测试，并给出了功能测试报告和性能测试报告。 本文设计的基于人脸识别的门禁系统，在一定程度上可以较好的识别人脸.
上传时间： 2022-05-28
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