o人脸识别算法

Based on a sparse representation computed by C1-minimization, we propose a general classification algorithm for (image-based) object recognition. This new framework provides new insights into two crucial issues in face recognition: feature extraction and robustness to occlusion. For feature extraction, we show that if sparsity in the recognition problem is properly harnessed, the choice of features is no longer critical. What is critical, however, is whether the number of features is sufficiently large and whether the sparse representation is correctly computed. Unconventional features such as downsampled images and random projections perform just as well as conventional features

opencv 3.1.0 中的sample 源代码， facetection。 可以用于人脸识别作参考。

这是一个有关人脸识别技术的源码案例，大家可以下载看看，用来学习参考是一个不错的选择，相对于新手学习是一个好的题材案例。

该代码的运行环境是OPenCV3.0+VS2015，用于人脸检测和人脸识别，并且给出了一个检测人脸的项目。其中包含：1.人脸检测；2.人脸预处理；3.从收集的人脸训练机器学习算法；4.人脸识别。该应用包括基本的脸部和眼部检测算法，能处理图像中的人脸旋转和不同光照强度。

3个java实现的 人脸识别源代码，需要大家在本地进行配置

首先搭建深度学习模型中的卷积神经网络，然后进行简单的人脸识别，用python语言编写，训练好的卷积神经网络可用于目标识别、图像识别和检测

VC6.0 VC++6.0开发的一个人脸识别的程序，通过加载人脸图片，通过点击光线补偿、皮肤颜色建模、膨胀、腐蚀、去掉假区域、再次膨胀、再次腐蚀、得到人脸区域、Cr匹配、Cb匹配、眼睛的色度匹配、眼睛的亮度匹配、眼睛双重匹配、去掉假眼睛区域、膨胀眼睛区域、眼睛中心点、嘴 的匹配等等操作来实现人脸识别，具有很强的参考价值！！！

使用C++、OpenCv实现了人脸的检测和标识，能够通过摄像头检测到人脸并处理保存，再经过训练后能过识别出已存储的人脸。主要有检测、训练、识别三大功能。附带免安装版试用，之后可以自己配置好就可以使用了。集体配置方式里面都有，照着配置就可以。

人脸是被系统的设计与实现，里面包含了人脸库，对初学者有一定的参考价值

人脸识别是当今一个主流研究方向，这里采用了pca实现人脸识别，该实验采用的是英国剑桥大学Olivetti研究所制作的ORL（Olivetti Research Laboratory）人脸数据库。