DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的，其贡献在于对人脸对齐和人脸表示环节的改进。1）在人脸对齐环节，引入了3D人脸模型对有姿态的人脸就行分片的仿射对齐。2）在人脸表示环节，利用一个9层的深度卷积在包含4000人、400万张人脸的数据集上学习人脸表示，这个9层的DCNN网络有超过1.2亿个参数。本文的模型在LFW数据集上取得了97.25 的平均精度（逼近了人类97.5 的极限），同时在Youtube数据集上取得了当前最好的结果，比之前的NO.1整整高出了12.7 。

一种基于LBP和CNN的人脸识别算法，徐镇，刘阳，针对直接将人脸图像作为卷积神经网络的输入，往往会出现人脸图像维数过高且会忽略人脸局部结构特征信息等问题，本文主要研究一种

linux下人脸识别算法，完整个的软件，基于QT，可以识别人脸，需要先训练，然后再识别，识别率虽然不是太高，但是完全是可以用的，功能强大。

pca人脸识别算法，MATLAB编写，包含人脸库，可以直接运行

计算机本科毕业论文

FPGA 人脸识别

人脸自动识别技术是模式识别、图像处理等学科的一个最热门研究 课题之一。随着社会的发展,各方面对快速有效的自动身份验证的要求日 益迫切, 而人脸识别技术作为各种生物识别技术中最重要的方法之一， 已经越来越多的受到重视。对于具有实时，快捷，低误识率的高性能算 法以及对算法硬件加速的研究也逐渐展开。

Python编写的双2D,2DPCA,算法 使用库函数的LBP,直方图算法 余弦相似度，https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/89191158 feret人脸库，200人，每人7张；看到大家需要，我就上传了。代码都是我整理的，编写通过的。Oracle数据库之前上传过

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基于PCA算法的人脸识别过程大致分为训练、测试、识别这三个阶段完成，在训练阶段，通过寻找协方差矩阵的特征向量，求出样本在该特征向量上的投影系数；在测试阶段，通过将测试样本投影到特征向量上，得到测试样本在该特征向量上的投影系数。最后，采用最小欧氏距离，找到了与测试样本最相近的训练样本图像。