说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，具有丰富的参数选项,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，一种噪声辅助数据分析方法,可以动态调节运行环境的参数。
说明：将人脸a变换到人脸b求出过渡图片c，即morph，这个是基于人脸特征提取的matlab编程。在一张人脸上提取两个点确定一条线。若干条线标记既可以构成一张人脸地图。这个在图像重建中的矩阵变换有着重要的作用
说明：bp神经网络算法用来秒速人脸特征数据的训练，最后可以对人脸的偏向做出预测，或者说是做出一个分类。bp神经网络算法用来秒速人脸特征数据的训练，最后可以对人脸的偏向做出预测，或者说是做出一个分类。
说明：GoDec 稀疏矩阵分解 CS算法 矩阵带有结构信息，我们可以联想到：推荐系统“用户-评分”矩阵、人脸图像像素矩阵，等。低秩矩阵每行/列都可以用其它行/列线性表示，利用这种特点我们可以对缺失数据进行恢复。 这里介绍一下怎样用低秩矩阵来做人脸识别，同一个人...
说明：我们提出了一个统一的模型，用于人脸检测，姿态估计和地标估计在现实世界中，杂乱的图像。我们的模型是基于一个共享部分池的树的混合物；我们将每个面部地标建模为一个部分，并使用全局混合物来捕捉由于视点而引起的拓扑变化。我们证明了树结构模型在捕捉整体弹性变形方面出人意料地有效，同时与密集图结构不同，它易于优化...
说明：鲁棒稀疏编码来进行的人脸识别，针对误差的分布不一定服从高斯分布来对其进行一般化，从而实现了更好的鲁棒性，增加了人脸的识别率，也是基于稀疏编码对人脸识别的进一步改进。
说明：Adaboost算法源码（MATLAB版），不是人脸检测，是原始程序代码，代码很详细！ Adaboost算法源码（MATLAB版），不是人脸检测，是原始程序代码，代码很详细！ Adaboost算法源码（MATLAB版），不是人脸检测，是原始程序代码，代码很详细！
说明：这是自动人脸表情识别的源代码。它基于人脸检测算法的中提琴和琼斯和 Gabor 面对识别特征点，然后使用训练好的神经网络识别人类面部表情。（这项工作是的上面提到的工作，而是中文翻译和花了更多的时间，为我翻译这项工作）
说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE