人脸的检测与定位代码

采用C语言实现了一种背景建模的方法，vibe算法，该算法性能良好且运算速度较快，该算法基于文章Vibe：a universal background subtraction algorithm for video sequences实现，具有较高的实用价值。

C++ demo for Kaihua Zhang"s paper:"Real-Time Compressive Tracking",能够很好的实现实时跟踪。对做跟踪方面的研究着有一定的帮助！

摄像头驱动

在静态背景的情况下，当摄像头前有运动目标时，通过静态背景帧差法能清晰的获得运动目标轮廓，效果非常好。

验证码识别系统(通用验证码识别引擎)v2.1 绿色官方版 四大类识别模式：分割识别、混合识别、整体识别、快速识别，能有效识别字符扭曲，粘连，重叠的验证码。独有的整体识别模式，图像无需分割，甚至不需 要降噪即可识别，对于干扰点，干扰线无法清除干净的图像特别有效！！新增快速识别模式，多达上千的字模也可以把识别时间控制在几十毫秒。识别验证码更准 确。 三大类分割模式：自动分割，平均分割，垂直分割，图像分割更轻松。 十大类处理滤镜：将近40种的图形处理滤镜，全部自行编写底层代码，再复杂的验证码也可以有效处理，迅速得到清爽的二值化图像。处理验证码图形更容易。 强大的字模制作和管理界面：极大节省制作字模时间，轻点鼠标即可一次性得到几十个甚至几百个字模，你唯一要做的就是输入字模对应的字符。 先进的识别加速技术：双重加速机制，有效提升验证码识别速度，达到了识别速度与准确性的平衡。 提供支持C#, VB.Net, VB, VC, Delphi, C++Builder、VFP、易语言等各种语言调用的标准DLL文件。 注：演示版无法发布识别库，需要更高级功能，请联系作者购买正版！

资源描述用专业的图像处理软件opencv对图像进行chog特征提取

在视频或者图像配准处理中，错误的匹配往往影响正确的结果，因此剔除无匹配可以提高处理精度。通过MSE剔除错误和不精确的匹配，得到满足要求的精确的正确匹配结果，利用匹配对可以进行后续处理。

它是一个 Java 图像处理库，是特别针对移动应用程序。它包括接口，因此，图像可以转换到和从本机格式为 J2ME、 android 系统和 J2SE。 ，它包括人脸检测和条码阅读一些示例应用程序。条形码读取器需要极高分辨率的图像，但人脸检测代码适用于定期的图像分辨率。它可以在几秒内隔离任何合理的一张脸正面观。

目的： 若要编写一个程序，直方图绘制的图像。 理论： 图像的直方图是情节的灰度级出现数量 反对的灰度值的图像。直方图提供了便利的表达方式 在一个图像，但它的强度是无法传达任何有关空间关系信息 之间像素为单位）。直方图提供了更好地了解有关图像的对比度和亮度。 将朝着低灰度级别的值而聚集暗图像的直方图 明亮的影像将朝着更高的灰度级聚集。同样的一种低的直方图 对比度图像不会被同样传播和高对比度图像直方图会有 平等的信息传播中的灰色的级别值。 数字图像的灰度级在 [0，L 1] 范围内的直方图是离散 函数 h (r k) = n k，哪里是 k 是第 k 个灰度级别和 n k 是图像中的像素的数目 具有灰度级 r k。直方图被规范化除以每个其值的总数 n 图像中的像素，由表示 n.Thus，归一化的直方图鉴于由 P (r k) = 为 nk k=0,1.L-1。P (r k) 给出灰度级 r k 的发生概率的估计的值。

综合加权的颜色和纹理的铺垫