Matlab程序人脸检测与特征存储

这是一款基于Matlab的人脸特征提取程序，专为人脸识别而设计。

这份资源包含了详细的基于haar特征、AdaBoost和CascadeBoost算法的人脸检测原理文档，以及两个AdaBoost的matlab代码和一个CascadeBoost的matlab代码。所有代码都有详细注释，非常适合初学者使用。

使用haar特征结合AdaBoost和CascadeBoost算法进行人脸检测的原理和matlab代码示例。

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

这是一个经过验证的 MATLAB 人脸识别程序，能够高效准确地识别 人脸。

这篇文章介绍了一种利用MATLAB和卷积神经网络结合的新型人脸检测系统。该系统通过将MATLAB的强大计算能力与卷积神经网络的高效特征提取能力相结合，实现了在复杂环境下的精准人脸识别与检测。

摄像头采集图像，自动识别图中人脸并用绿色方框标出。

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。

Matlab滑动条码使用HoG进行人脸检测的报告：HKUST CSD COMP5421项目2的详细内容可在此PDF中找到。滑动窗口模型的概念简单明了：独立分类所有图像块为对象或非对象。滑动窗口分类是对象检测的主要方法之一，尤其对于面部检测，是计算机视觉领域的重要应用之一。我们实现了简化但高效的滑动窗口检测器。Dalal-Triggs方法聚焦于特征表示，尤其是HoG表示类似于SIFT的梯度直方图。项目还包括处理异构数据、训练线性分类器（HoG模板），并在多个尺度下对数百万个滑动窗口进行分类。线性分类器结构紧凑，训练和执行速度快，适合处理大规模数据。详细使用说明可见proj4.m（Matlab程序）中的注释。如需进一步信息，请联系我们。