说明：PCA是人脸识别的一大主要方法，本代码致力于得到expression-invariant faces的人脸识别PCA方法。 主要采用小波变换提取人脸低频部分，并赋予不同特征脸不同权重的方法，得到改进后的PCA方法，并与原PCA方法进行对比，观察其在人脸识别上的准确率的提升。
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说明：基于PCA算法的人脸识别代码，主要实现特征脸的提取和人脸的识别
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说明：这是完整的一套人脸表情识别，从样本训练到目标的识别.采用PCA来提取特征
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说明：PCA用于人脸识别，提取人脸特征得到主成分，可以实现人脸识别
说明：包含优化类的几个简单示例程序，采用的是脉冲对消法，可实现对二维数据的聚类，可以动态调节运行环境的参数，一种噪声辅助数据分析方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。
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说明：将人脸作为输入图像，经db1滤波提取特征点后，将人脸图像转换为灰度图像，再转换为二次转换图像。但是通常只有边界可以从canny边缘检测跟踪。在这个深度显示程序中还采用了cannu边缘检测
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说明：意信号卷积的运算,并且绘制图象，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，包含位置式PID算法、积分分离式PID，用于特征降维，特征融合，相关分析等,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,包含了阵列信号处理的常见算法。
源码 mfcc 提取 参数 一次
说明：A 求解脸识别问题的新方法。我们的方法结合二维主成分分析法（2DPCA） 突出的方法之一提取特征向量和支持 向量机 （SVM）最强大分类判别方法。基于该方法的实验已经或数据库 ； 研究结果表明，建议方法可有效提高 分类费率。
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说明：基于ADABOOST的人脸检测代码，使用继承的策略，包括特征的计算，提取，ADABOOST训练，级联，最后训练出数据，还有注释，可以帮助大家研究ADBOOST
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说明：这个是面部表情自动识别的源代码。它是基于Viola和Jones的面部检测算法和Gabor面部特征点的提取，然后使用训练过的神经网络来识别人脸表情。
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