指纹识别及算法处理

这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码使用步骤：1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)2. 找到"main.m"文件3. 命令行中运行它4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。6. 等待程序检测出人脸区域createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m

资源描述人脸识别，基于VC和openc的图像处理，包含摄像机调用等

从设备采集到的图像进行处理，先由RGB图像降成灰度图像，则可进行各种运算子处理,达成各种不同效果。Gaussian由特定方程生成遮罩及调整参数sigma产生不同状态之模糊图像;Sobel及Prewitt，使用两位提出之遮罩产生侧边效果，最后，LOG则由Laplacian&Gaussian结合，侦测出效果更好的边缘图像。P.S. 对于图像处理基本认识者适用。

此脚本将生成和绘制的三维数据，并执行 principalcomponent 分析侯选数据，并减少特征空间的维数。注意那 matlab 具有优化的功能来执行 PCA： princomp () 但是，在此脚本中我们 PCA 手动执行通过计算特征向量，示范助学。

图像处理中的harris角点检测程序，可以实现对角点的检测，在图像处理中得到了广泛的应用。

Rob Hess的代码好像是linux上的，我稍微改了下，让Windows+VS2008能跑。main函数在track1.c里，默认是处理附带的视频，当然可以方便的改成从摄像头输入视频(cvCaptureFromCAM)。我用的是opencv2.0，没有测试低于2.0的版本。程序开始后，读入第一帧图像后，需要用鼠标拖动出跟踪目标区域，(然后按回车)。跟踪区域较小时速度较快，跟踪区域大时明显变得很卡。代码还需要gsl库的支持，我用的是gsl1.8,

包括人脸图像获取、人脸图像预处理、人脸表征、人脸检测、人脸分割和人脸的判定，并对其中的具体实现技术和方法进行了全面阐述，最后，针对视频图像，对动态人脸跟踪进行了探讨，并对人脸识别的现状和研究趋势进行了说明。

通过rgb图像转化为灰度图，然后进行canny边缘检测，在进行膨胀运算，然后调用hough函数检测直线，

目标检测和跟踪在许多计算机视觉应用中非常重要，包括活动识别、汽车安全和监控。在本例中，您将通过将跟踪问题分为三个独立的问题来开发一个简单的人脸跟踪系统：

弄了几天总算出来效果了，原来一直对menashift算法中权值w的下标理解有错误。核函数使用的是简单的Epanechnikov，带宽h和搜索区域的大小都是固定的这个有待改进。摄像头使用的是笔记本自带的摄像头。