matlab_python22的博客

人体的五官检测，得到有效的数据，进而有了相关的物理位置 d 单独的将鼻子的部分 截取出来 还可以进行有效的技术研究 可以得到有效的位置 进而可以得到最后的结果可以看出 将眼睛的位置得到 并且可以得到边缘图 填孔图像 去噪图形并且将眼睛的位置进行标记出来了 嘴巴位置的提取 人体五官的检测得到鼻子等部位的有关信息matlab嘴巴眼睛嘴巴位置提取-机器学习文档类资源-优快云文库...

renlan人脸识别和人脸的特征点描述 图 人脸关键的点的曲线图 可以看出 能得到每次人脸的位置 得到追踪的数据结果

主要的方法为首先将视频转化为帧然后对于每一个帧提取他的特征 这里提取的是lbp特征然后将数据的特征放在svm 这里采取libsvm构建了良好的svm网络，可以得到最后的试验结果这是网络采集的视频 可以看到 咱们吧数据的特征都提取完毕 选择测试视频后 可以提取到特征结果是13 13就是咱们的结果 证明方法是对的 代码lbpsvm的视频人脸识别算法研究基于GUI界面-机器学习文档类资源-优快云文库...

在下面展示了三维重建系统的基本放啊将人脸筋进行三维重建的结果 可以看出有一点人脸的迹象

在耶鲁人脸数据库中，共存储了165张图像，共有15个人，每人11张图像，每个人的11张图像分别对应于不同的面部变化，不同的照明条件和不同的遮盖物，每个图像大小均不同。 。在实验中，调整每个图像的大小 以确保重复该实验，我们选择了由五个人收集的面部图片作为训练样本，我们可以知道训练图片的总数为75，实验图片的数量为4。-2，LGLPP和算详细的代码 pcabp人脸识别算法-机器学习文档类资源-优快云文库...

面部数据库通常用于面部识别算法的研究中。下面我们介绍以下常用的面部数据库。该数据库包含400张面部图像，包括40个人，每人10张图片，大小为92×112。 数据库中的所有图像都具有相似的深色背景，并且在不同时间，不同的面部表情，不同的头部位置，不同的光线和不同的面部细节（戴着/不戴眼镜）下拍摄每个拍摄对象的不同图像，但是在同一幅图像中的10张图像不会同时发生这些变化。astPCA:PCA降维；scaling:训练数据归一化；train:使用SVM支持向量机训练模型；imageAcquision: 代码pca