人臉識(shí)別源代碼

人臉識(shí)別源代碼※人臉檢測(cè)(文章+程序)-—技術(shù)文檔及代碼非常全『云人臉檢測(cè)(文章+程序).rar(1.27MB)』※完整的Matlab下人臉檢測(cè)及識(shí)別系統(tǒng)源代碼『=Face-Recognition-Detection.rar(393.19KB)』注：這個(gè)人臉檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)開發(fā)于Matlab7.0.1下，非常值得學(xué)習(xí)。米Matlab實(shí)現(xiàn)的基于顏色分隔的人臉人眼檢測(cè)與定位及識(shí)別算法源代碼『Face-Eye-Detection.part1.rar(1.91MB)=Face-Eye-Detection.part2.rar(152.54KB)』注：這是一個(gè)matlab程序，用來(lái)檢測(cè)并定位人臉及人眼。采用的算法是膚色的顏色分隔。附件中的文件包括eyematch.m,eyematch2.m,face.m,findeye.m,skin.m,k001.JPG等等?！暾陌皠?dòng)作識(shí)別的C++人臉檢測(cè)源代碼『^FaceDetection.rar(875.84KB)』本文的目的是提供一個(gè)我開發(fā)的SSE優(yōu)化的，C++庫(kù)，用于人臉檢測(cè)，你可以馬上把它用于你的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中。涉及的技術(shù)有：小波分析，尺度縮減模型(PCA,LDA,ICA)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)，支持向量機(jī)(SVM)，SSE編程，圖像處理，直方圖均衡，圖像濾波，C++編程，還有一下其它的人臉檢測(cè)的背景知識(shí)?！贕abor特征提取和人工智能的人臉檢測(cè)系統(tǒng)源代碼『=fdp5final.rar(185.56KB)』使用步驟：拷貝所有文件到MATLAB工作目錄下(確認(rèn)已經(jīng)安裝了圖像處理工具箱和人工智能工具箱)找到"main.m"文件命令行中運(yùn)行它點(diǎn)擊"TrainNetwork",等待程序訓(xùn)練好樣本點(diǎn)擊"TestonPhotos"，選擇一個(gè).jpg圖片，識(shí)別。等待程序檢測(cè)出人臉區(qū)域createffnn.m,drawrec.m,gabor.m,im2vec.m,imscan.m,loadimages.m,main.m,template1.png,template2.png,trainnet.m濃Eigenface人臉識(shí)別Matlab『^face_recognition.rar(42.01KB)』注：這個(gè)Matlab程序使用eigenface系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，它使用AT&T的數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)行代碼實(shí)例前，請(qǐng)閱讀其中的comment，下載該數(shù)據(jù)庫(kù)?！四槞z測(cè)(文章說(shuō)明+Matlab程序)『=facedetcer.rar(1.59MB)』注：國(guó)外的人臉檢測(cè)檢測(cè)文章和matlab程序，給需要的人。濃Linux下開源的C語(yǔ)言實(shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)源代碼(malic)『滲malic.rar(1.26MB)』注：Malic是一個(gè)完整的Linux下的人臉識(shí)別系統(tǒng)源代碼，它是SourceForge上的一個(gè)開源項(xiàng)目，使用Malib實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理，CSUFaceIdentificationEvaluationSystem進(jìn)行人臉識(shí)別。算法包括：主成份分析(principlecomponentsanalysis(PCA)),a.k.aeigenfaces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。濃Matlab下使用局部SMQT特征和SnoW分類器的人臉檢測(cè)系統(tǒng)『SMQT-SnoW-Face-Detection.part1.rar(1.91MB)蘭SMQT-SnoW-Face-Detection.part2.rar(231.79KB)』注：這個(gè)人臉檢測(cè)系統(tǒng)開發(fā)于 Matlab下，基于局部SuccessiveMeanQuantizationTransform(SMQT)特征和splitupSparseNetworkofWinnows(SNoW)分類器。理論來(lái)源的論文是：FaceDetectionusinglocalSMQTfeaturesandsplitupSNoWclassifier濃Matlab主成份分析(PCA)人臉識(shí)別源代碼『?二?pca.zip(32.77KB)』注：這是一個(gè)Matlab編寫的基于PCA的人臉識(shí)別分類算法，對(duì)FERET數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了分類。包含的文件有：createDistMat.m,pca.m,feret.m,dup1,dup2,fb,fc,feretGallery,listAll,trainList使用方法：RunthefunctionpcatocreateavariablepcaProj.InputvariablepcaProjtothefunctioncreateDistMat,thuscreatingadistancematrixthatyouthenuseasaninputtothefunctionferet.Seeheadersofallthreefunctionsformoredetails.Thesequenceshouldlooksomethinglikethis:>>loadtrainList.mat>>pca('C:/FERET_Normalised/',trainList,200);>>pcaDistMatCos=createDistMat(pcaProj,'COS');>>pcaResultsCOS=feret(pcaDistMatCos,50);>>pcaResultsCOS.perc(1) %givesrank1result>>plot(pcaResultsL1.cms) %plotstheCMScurve※的光照歸一化算法(人臉識(shí)別預(yù)處理)『■—'illumination-normalization.zip(245.21KB)』這個(gè)c#編寫的程序，用來(lái)對(duì)人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，從而提升人臉識(shí)別算法的性能。這里提出了3種用于人臉識(shí)別的圖像預(yù)處理的光照歸一化算法，即：Multiscaleretinex和anisotropic和isotropic平滑方法。主要算法原理來(lái)源于:"AComparisonofPhotometricNormalisationAlgorithmsforFaceVerification〃，JamesShort,JosefKittlerandKieronMesser(2004)和"LightingNormalizationAlgorithmsforFaceVerification",GuillaumeHeusch,FabienCardinaux,SebastienMarcel(2005)※基于主成分分析(PCA)的人臉識(shí)別系統(tǒng)『=PCA-Face-Recognition.rar(179.13KB)』注：本程序?qū)崿F(xiàn)了基于PCA的人臉識(shí)別方法，所有的函數(shù)都非常容易使用，且注釋非常多，并且，附帶了一個(gè)示例腳本和兩個(gè)小的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)展示其使用?！糜陟o態(tài)圖像人臉檢測(cè)與識(shí)別的Karhunen-Loeve降解算法『—KL.zip(1.52KB)』注：這個(gè)Matlab程序通過(guò)Karhunen-Loeve變換的算法，實(shí)現(xiàn)了人臉檢測(cè)與識(shí)別?！四槞z測(cè)中的區(qū)域檢測(cè)『’^人臉檢測(cè)中的皮膚檢測(cè)程序.rar(85.66KB)』濃MATLAB實(shí)現(xiàn)視頻攝像中的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)(人體等)免費(fèi)源代碼『己Motion-Detection-video.rar(658.88KB)』注：這個(gè)matlab實(shí)現(xiàn)的程序中視頻識(shí)別運(yùn)動(dòng)中的物體(通過(guò)連續(xù)的圖像幀)并在一個(gè)窗口中展示那個(gè)運(yùn)動(dòng)的物體。當(dāng)你執(zhí)行這個(gè)代碼的時(shí)候一定別忘了檢查輸入的視頻是否被MATLAB所支持。所以，作者在代碼文件中附加了一個(gè)實(shí)例視頻文件。濃Matlab實(shí)現(xiàn)的基于FLD的人臉識(shí)別系統(tǒng)源代碼『=FLD-Face-Recognition.rar(180.03KB)』注：這個(gè)程序包實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于FLD的人臉識(shí)別系統(tǒng)，稱為'Fisherface'，所有函數(shù)非常容易使用，并且有完整的注釋。而且，包括一個(gè)示例腳本，和兩個(gè)小的測(cè)試和訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)?！粋€(gè)人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BrainNet源代碼及完整的示例教程(并實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的手寫文字檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng))『Neural-Network-Handwriting-Detection.rar(503.25KB)注：文章一步步教你如何編寫一個(gè)人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，告訴你什么是神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和他們的應(yīng)用程序，并介紹BrainNet-開源的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)。最后使用這個(gè)庫(kù)，開發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的手寫文字識(shí)別的程序。濃OpenCV庫(kù)的Matlab函數(shù)封裝調(diào)用『=OpenCV-wraper.rar(826.12KB)』注：cvlib_mex封裝了OpenCV庫(kù)大約30個(gè)函數(shù)，OpenCV是當(dāng)前流行的實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，擁有很多的圖像處理的算法。※彩色圖像人物局域檢測(cè)(IEEE2007文章+程序『云彩色圖像人物皮膚局域檢測(cè)(IEEE2007文章+程序).rar(1.06MB)』※人眼定位與人臉檢測(cè)程序『云人眼定位與人臉檢測(cè).rar(631.13KB)』※用Matlab做的人臉識(shí)別系統(tǒng)里面包含了幾十張人臉數(shù)據(jù)圖像『-用Matlab做的人臉識(shí)別系統(tǒng).zip(297.77KB)』※含有各種供人臉檢測(cè)與識(shí)別的人臉庫(kù)點(diǎn)擊下載米OPENGL人臉識(shí)別(VC++源代碼)『qOPENGL人臉識(shí)別(VC++源代碼).zip(105.37KB)』注：使用開源技術(shù)OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，識(shí)別率高而精準(zhǔn)※最簡(jiǎn)單的Matlab人臉識(shí)別代碼『=最簡(jiǎn)單的Matlab人臉識(shí)別代碼.rar(626.34KB)』注：這個(gè)是在Mathworks公司網(wǎng)站上找到了，測(cè)試了一下，感覺(jué)效果還不錯(cuò)。只能識(shí)別singleface,multipleface的話，還需要修改代碼。運(yùn)行：facedetection.m如果是其他圖片的話，放在當(dāng)前文件下，修改一下文件名即可?！谌四樧R(shí)別的雙邊2DLDA代碼『云基于人臉識(shí)別的雙邊2DLDA代碼.partl.rar(1.91MB)”遇基于人臉識(shí)別的雙邊2DLDA代碼.part2.rar(795.48KB)』注：這是一個(gè)基于人臉識(shí)別的