AT&T/ORL人脸数据库，40人每人10张图片，112*92尺寸。适用于人脸识别算法等。压缩包内已经有规律的命名，方便调用。

检测：Harr小波提取特征 + AdaBoost级联分类器 Harr小波：左右，上下，左中右，上中下，对角 ... 手动构建特征，特征数量很多，动辄几十万 集成学习：弱分类器构建强分类器 性能差，泛化能力弱 识别：EigenFaceRecognizer 特征脸识别算法 矩阵特征分解 PCA降维，计算距离，识别身份 性能差，泛化能力弱 检测：MTCNN 多任务卷积网络 三个简单的卷积网络的级联 置信度，外框，关键点 性能好，准确率高 .... 识别：FaceNet 人脸编码 特征提取器（embedding） 将人脸映射到128维空间，编码为一个向量 使用KNN、KMeans思想进行人脸距离度量、检索和聚类 性能好，准确率高 ...

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该资源采用BP神经网络进行人脸识别应用发展，给出20张测试集与30张训练集，训练效果能达到不错的等级！

面部图像中的性别识别是安全，零售广告和营销领域的重要应用。 我们提出了一种基于 COSFIRE 过滤器的用于性别识别的新描述符。 COSFIRE 滤波器是可训练的，因为它的选择性是在自动配置过程中确定的，该过程分析给定的感兴趣的原型模式。 我们在一个名为 GENDER-FERET 的新数据集上证明了所提出的方法的有效性，该数据集有 474 个训练和 472 个测试样本，准确率达到 93.7%。 它也优于依靠手工功能和分类器集成的方法。 此外，我们通过使用野外标记人脸（LFW）数据集的图像来训练我们的分类器和用于评估的 GENDER-FERET 数据集的测试图像来执行另一个实验。 该实验证明了所提出方法的泛化能力，并且它也优于两个商业库，即 Face++ 和 Luxand。 由于特征的随机选择，您使用此脚本获得的识别率可能与论文中报告的不完全相同。 但是，它应该非常接近。 请在运行代码之前阅

K-L变换(PCA)在人脸识别中的应用，很详细的讲解了PcA 和它的应用

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