面部跟踪

当前话题为您枚举了最新的面部跟踪。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

面部识别系统
这是一个使用Matlab实现的面部识别系统,需要Matlab图像处理工具箱。该系统的代码简单、高效且完整,在AT&T数据库上进行了测试。
面部识别技术应用探索
利用基于PCA算法实现的面部识别技术,相关研究包含详细的论文和代码资源。
基于MATLAB的面部识别技术
这份资源包含了使用MATLAB编写的有效人脸识别程序。
Matlab编程实时面部检测代码
Matlab编程:这是一个实时面部检测的代码示例。代码能够通过摄像头实时检测人脸。
Matlab图像目标跟踪
作为练习使用,这里提供了三个小文件,用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。
cameanshift跟踪程序优化
优化cameanshift的跟踪程序,操作简便,注释清晰明了。
mean shift目标跟踪
使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。
使用Matlab开发——应用genfaces进行面部识别
利用特征面算法,在Matlab环境下开发了一个人脸识别系统,通过训练和识别实现了面部识别功能。
K-L的面部识别源代码
K-L的面部识别源代码采用MATLAB实现,支持多种图像格式的识别。随着技术的进步,这一源代码在图像识别领域具有广泛的适用性。
面部识别的Karhunen-Loeve分解方法
这是一个用Matlab编写的优秀面部识别源程序。