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人脸跟踪有着广阔的应用前景。在海关、机场、银行、电视电话会议等场合，都需要对特定人脸目标进行跟踪。显然，要跟踪图像中的人脸，首先要检测人脸，人脸检测就是利用计算机分析静态图片或视频序列，从中找出人脸并输出人脸的位置及大小等有效信息的一种方法。其次就是跟踪人脸，就是要在检测到人脸的前提下，在后续帧中继续捕获人脸的位置及大小等信息。 基于颜色信息的方法，由于鲁棒性强、实时性好、实现相对简单、越来越受到人们的重视。本程序也是基于肤色特征的人脸跟踪。选用YcbCr 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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   用OpenCV与C++结合实现的基于PCA算法的人脸识别，适合新手掌握PCA编程模型。

我们将考虑高斯成分说明混合模型的框架。更一般地，混合模型可以包括其他分布的线性组合。我们考虑一些非参数方法密度估计，使有关通讯的形式几个假设。

gabor特征提取程序 matlab实现 附有图像测试-gabor feature extraction process to achieve with matlab image test gabor小波是比较实用的小波，是近几年研究者们普遍使用的用于图像的特征提取的小波。它有能够有效的将图像的一些特征信息提取出来。

静态场景下用于背景差分的背景建模，使用中值法构造背景，简单，高效，能快速构建出背景图像，已通过vc6.0和opencv1.0的测试，算法完整，易于后续的图像处理

它包含将视频转换为yuv并使用h.264视频编解码器进行编码的过程。它将在单独的目录中生成一个yuv视频，并使用x264api对其进行编码。

这个 Matlab 模型实现"主动轮廓没有边缘模型"。这是在塑造形象，噪图像和大脑图像的黑白 rendom 中测试。

对图像进行维纳滤波处理，实验结果表明该方法具有很好的实验结果，很适合刚接触图像处理的初学者。

蚁群优化 (算法 ACO) 算法是相对较新的元启发式算法和所有算法，利用 insectpsilas 行为的一个成功范例。它被应用，以解决许多优化问题与好自由裁量权、 并行、 鲁棒性和积极的反馈。作为一种先进的优化算法，只是最近，研究人员开始将蚁群算法应用于图像处理的任务。在此文件中，建议使用蚁群算法改进的图像阈值分割方法。与传统的阈值分割方法相比，所提出的方法具有优势它可以很好地部分薄、 它可以有效地减少计算时间，它有很好的能力和稳定性质。调查结果显示使用所提出的方法可以实现令人满意的分割效果。