【文件属性】：
文件名称：基于肤色和LBP的人脸检测与识别系统
文件大小：1022KB
文件格式：RAR
更新时间：2021-05-09 04:01:32
人脸识别
本资源附有人脸检测的MATLAB源代码和代码说明（Word）。本代码根据人体的肤色进行人脸的识别，并与数据库人脸数据进行对比，最终实现人脸的识别，准确率高。
【文件预览】：
基于肤色和LBP的人脸检测与识别系统.docx
SkinDetandLBP
----preproc2.m(4KB)
----LightCompensate.m(1KB)
----人脸检测结果()
--------8.jpg(24KB)
--------2.jpg(26KB)
--------1.jpg(28KB)
--------6.jpg(24KB)
--------3.jpg(29KB)
--------5.jpg(24KB)
--------4.jpg(26KB)
--------10.jpg(27KB)
--------9.jpg(23KB)
--------7.jpg(30KB)
----lbp_histo.m(149B)
----lbp_image.m(1KB)
----face()
--------3.pgm(10KB)
--------1.pgm(10KB)
--------4.pgm(10KB)
--------2.pgm(10KB)
----modal()
--------4(3).pgm(10KB)
--------2(3).pgm(10KB)
--------4(1).pgm(10KB)
--------3(1).pgm(10KB)
--------1(3).pgm(10KB)
--------2(2).pgm(10KB)
--------4(2).pgm(10KB)
--------1(2).pgm(10KB)
--------3(3).pgm(10KB)
--------3(2).pgm(10KB)
--------2(1).pgm(10KB)
--------1(1).pgm(10KB)
----main_Face_Detection_Skin.m(3KB)
----PictureofFace()
--------8.jpg(3KB)
--------3.pgm(13KB)
--------9.pgm(13KB)
--------1.pgm(13KB)
--------6.pgm(13KB)
--------4.pgm(13KB)
--------8.pgm(13KB)
--------2.jpg(3KB)
--------1.jpg(3KB)
--------6.jpg(3KB)
--------3.jpg(3KB)
--------5.jpg(3KB)
--------5.pgm(13KB)
--------4.jpg(3KB)
--------10.jpg(3KB)
--------2.pgm(13KB)
--------7.pgm(13KB)
--------9.jpg(3KB)
--------7.jpg(3KB)
--------10.pgm(13KB)
----picture()
--------8.jpg(7KB)
--------2.jpg(12KB)
--------1.jpg(16KB)
--------6.jpg(24KB)
--------3.jpg(11KB)
--------5.jpg(11KB)
--------4.jpg(7KB)
--------10.jpg(9KB)
--------9.jpg(13KB)
--------7.jpg(11KB)
----dist_lbp_disttrans.m(2KB)
----findeye.m(618B)
----fftcoord.m(435B)
----lbp_image_set0.m(327B)
----mask.mat(845B)
----lbp_image_set2.m(828B)
----人脸识别测试结果()
--------result11.JPG(17KB)
--------2.jpg(21KB)
--------1.jpg(21KB)
--------3.jpg(21KB)
--------result14.JPG(17KB)
--------result12.JPG(17KB)
--------4.jpg(21KB)
--------result13.JPG(16KB)
----uniform_pattern.m(406B)
----is_uniform_pattern.m(236B)
----skin.m(599B)
----main_Face_Recognition_LBP.m(3KB)
----gauss.m(125B)
----gaussianfilter.m(507B)
----dist_chi2.m(806B)
----Eye.m(296B)
----FaceDet.m(3KB)