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它是SourceForge上的一個開源項目，使用Malib實現(xiàn)實時處理，CSU Face Identification Evaluation System進行人臉識別。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,線性判別分析(PCA+LDA),圖像差分分類器(IIDC),彈性圖像匹配算法(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.
標簽： SourceForge 開源 項目
上傳時間： 2014-01-21
上傳用戶：sz_hjbf
非線性PCA算法matlab程序段，完成獨立分量分析的主分量分解
上傳時間： 2017-07-17
上傳用戶：hj_18
采用簡化SIFT算法實現(xiàn)快速圖像匹配，相當實用的文章
上傳時間： 2017-08-08
上傳用戶：gdgzhym
是基于主成成分和核主成成分的實例，有詳細的注解，條理清晰易懂，適合初學者對pca與kpca的學習。
標簽： 分
上傳時間： 2017-08-17
上傳用戶：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 ） ，廣泛應(yīng)用于工具。此代碼是為了顯示他們的關(guān)系，通過非線性迭代偏最小二乘（ NIPALS ）算法。
標簽： SquaresPrincipal PCA PLS 分
上傳時間： 2014-07-30
上傳用戶：songyue1991
關(guān)于圖像匹配SIFT算法的樣品程序，對于計算機視覺技術(shù)有相關(guān)幫助
上傳時間： 2016-04-24
上傳用戶：luorenjie
簡單實現(xiàn)了PCA和LDA降維算法，能夠直接導入到matlab中，數(shù)據(jù)集需要用戶自己提供。
上傳時間： 2017-05-23
上傳用戶：datouhou
吳恩達在斯坦福CS229課程上，關(guān)于PCA（主成分分析）的學習筆記
標簽： PCA
上傳時間： 2017-12-06
上傳用戶：20172017qq
人臉檢測是人臉分析的首要環(huán)節(jié)，其處理的問題是確認圖像（或影像）中是 否存在人臉，如果存在則對人臉進行定位。人臉檢測的應(yīng)用領(lǐng)域相當廣泛，是實 現(xiàn)機器智能化的重要步驟之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一種快速人臉檢測算法，是人臉檢測領(lǐng)域里 程碑式的進步，這種算法根據(jù)弱學習的反饋，適應(yīng)性地調(diào)整假設(shè)的錯誤率，使在 效率不降低的情況下，檢測正確率得到了很大的提高。 本論文第一章和第二章簡述了人臉檢測的一般情況，第三章對一些人臉檢測 的經(jīng)典方法進行了說明。 第四章講述了 AdaBoost 算法的發(fā)展歷史。從 PCA 學習模型到弱學習和強 學習相互關(guān)系的論證，再到 Boosting 算法的最終提出，闡述了 Adaptive Boosting 算法的發(fā)展脈絡(luò)。 第五章對影響 AdaBoost 人臉檢測訓練算法速度的至關(guān)重要的兩方面：矩形 特征和積分圖的概念和理論進行了仔細的闡明。 第六章給出了 AdaBoost 的算法，并深入探討了其中的一些關(guān)鍵問題——弱 學習器的構(gòu)造、選取等問題。 最后一章，用編寫的實現(xiàn)了 AdaBoost 算法的 FáDèt 程序，給出了相應(yīng)的 人臉檢測實驗結(jié)果，并和 Viola 等人的結(jié)果做了比較。
上傳時間： 2018-01-29
上傳用戶：dragon000008
隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及嵌入式、人臉識別、計算機網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的提高，人們正在感受著科技帶來的便利和益處。 該系統(tǒng)通過攝像頭獲取人臉圖像,在后臺應(yīng)用系統(tǒng)完成圖像識別,然后給單片機發(fā)送命令來控制門禁系統(tǒng)。軟件上首先利用小波變換對人臉圖像進行2次小波分解,然后對低頻分量進行離散余弦變換(DCT)提取特征值,最后利用歐氏距離和最近鄰分類器進行識別。采用OpenCV人臉識別算法進行處理輸出。達到該系統(tǒng)構(gòu)建簡單、方便,識別速度快且準確率較高。 本文主要介紹了基于人臉識別算法的門禁系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。在對人臉識別算法研究的基礎(chǔ)上，進一步對整個門禁系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)進行了詳細闡述。主要內(nèi)容包含以下幾點： 1．簡單的介紹了課題研究的背景、目的及意義，介紹了人臉識別的背景，闡述了國內(nèi)外人臉識別的現(xiàn)狀以及人臉識別的難點，還介紹了相關(guān)的技術(shù)。 2．人臉識別算法的研究：主要對Gabor濾波算法、K-L變換算法、Haar特征提取算法這三種特征提取算法進行了詳細介紹，也對PCA和LDA這兩種人臉識別算法進行了詳細的闡述和實驗的對比。 3．門禁系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)：從需求分析入手對系統(tǒng)的總體模式、總體結(jié)果、功能模塊、數(shù)據(jù)庫設(shè)計等各部分進行了簡單的介紹。 4．系統(tǒng)的測試：在對核心算法人臉識別進行了詳細的研究以及整個門禁系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)結(jié)束后，對于整合實現(xiàn)的系統(tǒng)，進行了詳細的測試，并給出了功能測試報告和性能測試報告。 本文設(shè)計的基于人臉識別的門禁系統(tǒng)，在一定程度上可以較好的識別人臉.
標簽： 人臉識別 門禁系統(tǒng)
上傳時間： 2022-05-28
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