基于深度学习的人脸检测技术优化

汇总了深度学习领域中使用Theano、Keras、Torch7和TensorFlow实现人脸匹配的代码。欢迎对深度学习感兴趣的研究人员和开发者参考。

该资源提供了一个利用 OpenCV 和 Python 实现人脸检测功能的模型。

利用Matlab编写的基于LDA的人脸识别程序，用于高效准确地识别个体面部特征。该技术结合了LDA算法的优势，能够在人脸识别领域取得显著进展。

这段Matlab代码实现了人脸检测功能，并经过测试，展现出优异的检测效果。

本代码实现了基于AdaBoost算法的人脸检测。包含了Harr特征的训练数据。经测试可正常运行。

这是一段非常简单且注释良好的MATLAB人脸检测代码，即使是新手也可以轻松理解。

这份Matlab代码涵盖了人脸检测和识别功能，并附带详细的检测实例图片。代码经过完善，下载即可直接运行。

基于MATLAB的人脸识别是一种利用MATLAB平台实现人脸识别功能的系统。

由于数据库中的图片过大，基于Matlab直方图的人脸识别程序被分成多个压缩文件。人脸识别的原理是通过直方图处理方法实现的，该方法在过去十年中以其简易和实用性被广泛验证。最初，这一想法基于由Swain提出的颜色直方图。本算法是我们提出的“直方图处理人脸识别”技术的第一部分。训练阶段使用256级灰度图像。首先，计算每个灰度级的频率，并存储在向量中以供进一步处理。其次，计算存储向量中连续九个频率的平均值，并存储在另一个向量中，以便在测试阶段使用。测试阶段使用此平均向量计算训练图像的平均值与测试图像的绝对差异。最终，找到的最小差异确定与测试图像匹配的类别。