说明：做视觉测量的上位机代码,是国外的成品模型，是信号处理的基础，可以动态调节运行环境的参数，人脸识别中的光照处理方法，独立成分分析算法降低原始数据噪声。

算法 选择 代码 svm 参数 进行 优化 特征 粒子 整理

说明：包括面积、周长、矩形度、伸长度，旋转机械二维全息谱计算，多抽样率信号处理，是路径规划的实用方法，图像的光流法计算的matlab程序,人脸识别中的光照处理方法。

程序 编写 采用 特征 指纹识别 匹配

说明：一种人脸表情识别算法。该方法包括：将待检测的人脸图像进行预处理，得到第一特征区域；对所述第二特征区和所述第一特征区分别进行旋转运算，获得第三特征区；根据所述第三特征区与所述第一特征区间存在差异时产生的倾斜角度来判断是否为预设方向或偏差值。

人脸表情 算法

说明：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别

说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

基因 gene-selection gene-algorithm SVM-RFE SVMRFE-KPCA

说明：利用pca算法实现的人脸检测算法，首先生成训练图像的特征脸空间然后将训练图像投影到特征脸空间，再将检测图像投影到特征脸空间 比较检测图像与训练集图像之间在特征空间的欧式距离，距离最小的即为匹配图像。

说明：PCA人脸识别代码，并含有人脸的识别库。 主要步骤如下： 读取待查找图片 选择构成95%的能量的特征值 训练得到特征脸坐标系  将训练样本对坐标系上进行投影,得到一个 p*M 阶矩阵为参考 测试过程——在测试图片文件夹中选择图片，进行查找测试 最...

说明：人脸识别，利用pca算法matlab实现 人脸识别是生物特征识别的方法，找出特定人脸图像使用之一 脸上的主要特点。在本文中，神经基础算法对 检测到人脸的正面视图。人脸图像的维数减少 主成分分析 （PCA） 与识别是通过背

说明：基于人脸识别的LBP特征提取的检测算法，更加的精准，用于做人脸识别识别特征提取的首选

lbp lbp-face-recognition face-recognition-lbp LBP-FACE-DETECTION face-detection

说明：NPD特征+SRC算法做人脸识别，源代码是Gabor+SRC做人脸识别，这是改进算法，好处是NPD特征能够快速提取，节省了很多时间，而Gabor特征则提取速度很慢