本系统目的是使模糊的人脸图片变清晰, 核心问题是去模糊，与图像超分辨率和图像修复问题不同。图像超分低分辨率图像与高分辨率图像本身差别不大，只有细微的极小局部的差别，而图像修复则是图像中缺失一部分，需要复原成原图，除去缺失部分其余部分和原图一模一样。总之，模糊图像增强是一个全局的图像超分问题和局部的图像修复的结合问题，核心是图像去模糊。

该人脸库可用于人脸识别算法，该数据库包含5760个单个光源图像，每个10个对象在576个观察条件下看到（9个构成×64个照明条件）。对于特定姿势中的每个主体，还捕获具有环境（背景）照明的图像。因此，图像的总数实际上是5760 + 90 = 5850。

170幅灰度人脸图像 The Japanese Female Facial [removed]JAFFE) Database

j基于matlab的SVM支持向量机人脸识别仿真，采用PCA降维，包含人脸图像数据库。 for iExpressionPerPerson= 1:nExpressionPerPerson nSplPerClass(iExpressionPerPerson) = sum( (trainLabel == iExpressionPerPerson) ); end multiSVMStruct = multiSVMTrain(TrainData, nSplPerClass, nExpressionPerPerson); save SVM_model.mat multiSVMStruct A0 B0 display('..............................'); display('训练结束。');

基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途, 但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性, 情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据, 且依赖于同源被试数据. 本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法. 在人脸图像模态, 为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题, 本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型. 在脑电信号模态, 本文提出了两种情绪识别模型: 第一个是基于支持向量机的被试依赖型模型, 当测试数据与训练数据同源时有较高准确率; 第二个是为降低脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情绪识别的影响而提出的跨被试型模型, 该模型基于长短时记忆网络, 在测试数据和训练数据不同源的情况下也具有稳定的情绪识别性能. 为提高对同源数据的情绪识别准确率, 本文提出两种融合多模态决策层情绪信息的方法: 枚举权重方法和自适应增强方法. 实验表明: 当测试数据与训练数据同源时, 在最佳情况下, 双模态情绪识别模型在情绪唤醒度维度和效价维度的平均准确率分别达74.23%和80.30%; 而当测试数据与训练数据不同源时, 长短时记忆网络跨被试型模型在情绪唤醒度维度和效价维度的准确率分别为58.65%和51.70%.

caffe c++实战：通过训练好的模型对人脸图像进行特征提取（单张图像）................

为了缓解线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)方法在小样本情况下出现的矩阵奇异性问题,针对彩色人脸图像,利用其四元数矩阵表示模式,在人脸识别中引入基于四元数表示的二维LDA、双向LDA方法.这些方法充分利用了彩色图像的空间分布信息,通过在行、列方向降维提取图像的2DLDA、BDLDA特征,缓解了类内散度矩阵的奇异性问题.在FERET彩色人脸数据库及AR彩色人脸数据库上的大量实验证明,本文方法与基于四元数矩阵表示的2DPCA、BDPCA算法相比,识别性能均有提高.

论文对比分析了人脸识别预处理过程中图像增强的处理算法，中值滤波和直方图均衡化。分析了OpenCV机器视觉库的优点和使用方法，在VC++6.0和Matlab开发环境下实现了所分析的算法，并在ORL人脸库上进行实验。实验结果表明文中所采用的算法处理人脸样本效果明显，具有较强的针对性，适合用于对人脸图像进行预处理，且OpenCV机器视觉库可以作为人脸识别系统的开发工具。

人脸图像特征提取matlab代码LESH（基于局部能量的形状直方图）特征提取 用法： lesh_vect = calc_LESH（im）; 输入： im =图片或本地补丁 输出： lesh_vect = LESH特征向量（图像/补丁的16个分区为128维，而64个分区为512维。（请参阅FeatureParam.m） 适用于任何大小（最好是正方形）的图像或补丁。 对于大小大于64x64的图像，建议的分区大小w为8（512像素矢量）。 在大小为32x32的补丁中，分区大小应更改为4（以产生128个暗淡矢量） 有许多参数可以针对不同的应用进行调整。 可以对FeatureParam.m文件进行修改以更改例如GABOR过滤器的比例数和方向。 可以更改部分大小以产生更长的向量，反之亦然，更多的粗糙部分或更多的精细部分可能会影响特征向量的区分质量。 推荐的设置为8x8（64）分区大小（512维矢量），并为GABOR滤波器组设置5个比例和8个方向。 请注意： 此更新的优化版本不包括本文所述的高斯加权。 通过当前的优化，我们发现它对一般形状的描述效果更好。 致谢：该代码使用了Peter kovesi

MIT人脸库 训练，测试用的人脸图像 opencv训练分类器可以用到 还有别的库可是太大了。。。