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--- /dev/null
+++ b/Face Recognition/README.md	
@@ -0,0 +1,16 @@
+# Face Recognition System
+## Description
+This project implements a face detection and recognition system using OpenCV and Python.
+
+## Setup
+1. Install dependencies:
+2. Run the script:
+
+## Folder Structure
+- `data/`: Contains the dataset of faces.
+- `models/`: Stores the trained face recognition model.
+- `scripts/`: Python scripts for detection and recognition.
+- `README.md`: Documentation for the project.
+
+## Results
+(Include screenshots or evaluation metrics)
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Binary files /dev/null and b/Face Recognition/data/closeups/1 (2595).jpg differ
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--- /dev/null
+++ b/Face Recognition/eye.xml	
@@ -0,0 +1,22619 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Tree-based 20x20 frontal eye detector with better handling of eyeglasses.
+    Created by Shameem Hameed (http://umich.edu/~shameem)
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+
+  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+  If you do not agree to this license, do not download, install,
+  copy or use the software.
+
+
+                        Intel License Agreement
+                For Open Source Computer Vision Library
+
+ Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
+ Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+ Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+ are permitted provided that the following conditions are met:
+
+   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+     this list of conditions and the following disclaimer.
+
+   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+     and/or other materials provided with the distribution.
+
+   * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
+     derived from this software without specific prior written permission.
+
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+ any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
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+ loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
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+</opencv_storage>
\ No newline at end of file
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@@ -0,0 +1,21991 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+  25x15 Mouth detector computed with 7000 positive samples
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+|   By downloading, copying, installing or using the software you agree 
+|   to this license.
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+| Copyright (c) 2006, Modesto Castrillon-Santana (IUSIANI, University of
+| Las Palmas de Gran Canaria, Spain).
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+|
+| THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
+| "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+| LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+| A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
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+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
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+| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+| Top
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+RESEARCH USE:
+If you are using any of the detectors or involved ideas please cite one of these papers:
+
+@ARTICLE{Castrillon07-jvci,
+  author =       "Castrill\'on Santana, M. and D\'eniz Su\'arez, O. and Hern\'andez Tejera, M. and Guerra Artal, C.",
+  title =        "ENCARA2: Real-time Detection of Multiple Faces at Different Resolutions in Video Streams",
+  journal =      "Journal of Visual Communication and Image Representation",
+  year =         "2007",
+  vol =          "18",
+  issue =        "2",
+  month =        "April",
+  pages =        "130-140"
+}
+
+@INPROCEEDINGS{Castrillon07-swb,
+  author =       "Castrill\'on Santana, M. and D\'eniz Su\'arez, O. and Hern\'andez Sosa, D. and Lorenzo Navarro, J. ",
+  title =        "Using Incremental Principal Component Analysis to Learn a Gender Classifier Automatically",
+  booktitle =    "1st Spanish Workshop on Biometrics",
+  year =         "2007",
+  month =        "June",
+  address =      "Girona, Spain",
+  file = F
+}
+
+A comparison of this and other face related classifiers can be found in:
+
+@InProceedings{Castrillon08a-visapp,
+ 'athor =       "Modesto Castrill\'on-Santana and O. D\'eniz-Su\'arez, L. Ant\'on-Canal\'{\i}s and J. Lorenzo-Navarro",
+  title =        "Face and Facial Feature Detection Evaluation"
+  booktitle =    "Third International Conference on Computer Vision Theory and Applications, VISAPP08"
+  year =         "2008",
+  month =        "January"
+}
+
+More information can be found at http://mozart.dis.ulpgc.es/Gias/modesto_eng.html or in the papers.
+
+COMMERCIAL USE:
+If you have any commercial interest in this work please contact 
+mcastrillon@iusiani.ulpgc.es
+-->
+<opencv_storage>
+<Boca_17stages type_id="opencv-haar-classifier">
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+                <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+          <_>
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+                <_>
+                  0 0 3 4 -1.</_>
+                <_>
+                  0 2 3 2 2.</_></rects>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  7 3 14 6 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 10 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  5 3 15 4 -1.</_>
+                <_>
+                  5 5 15 2 2.</_></rects>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  2 10 4 1 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  23 9 1 4 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 26 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 27 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
+                  11 9 7 2 2.</_></rects>
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+        <_>
+          <!-- tree 28 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  22 10 3 2 -1.</_>
+                <_>
+                  22 10 3 1 2.</_></rects>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  0 5 24 5 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 35 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  9 7 7 3 -1.</_>
+                <_>
+                  9 8 7 1 3.</_></rects>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  2 0 20 9 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  1 8 4 1 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  10 10 9 2 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
+                  1 5 15 4 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
+                  23 5 2 5 2.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  2 2 21 3 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+              <rects>
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+                <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+            <feature>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 93 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  16 4 8 4 -1.</_>
+                <_>
+                  16 5 8 2 2.</_></rects>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
+                  7 1 1 1 2.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+            <feature>
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+          <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+            <feature>
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+        <_>
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+            <feature>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
+                  0 3 3 6 2.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  5 4 15 3 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
+                  17 6 2 2 -1.</_>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
+                  23 13 2 2 2.</_></rects>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+        <_>
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+                <_>
+                  15 2 10 4 2.</_></rects>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  20 9 5 4 -1.</_>
+                <_>
+                  20 10 5 2 2.</_></rects>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+            <feature>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+    <_>
+      <!-- stage 16 -->
+      <trees>
+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  0 11 12 4 -1.</_>
+                <_>
+                  0 11 6 2 2.</_>
+                <_>
+                  6 13 6 2 2.</_></rects>
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+        <_>
+          <!-- tree 1 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  17 1 8 4 -1.</_>
+                <_>
+                  17 3 8 2 2.</_></rects>
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+        <_>
+          <!-- tree 2 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  6 6 13 6 -1.</_>
+                <_>
+                  6 8 13 2 3.</_></rects>
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+        <_>
+          <!-- tree 3 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  23 4 2 3 -1.</_>
+                <_>
+                  23 4 1 3 2.</_></rects>
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+        <_>
+          <!-- tree 4 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  2 13 10 2 -1.</_>
+                <_>
+                  2 14 10 1 2.</_></rects>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  23 4 2 3 -1.</_>
+                <_>
+                  23 4 1 3 2.</_></rects>
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+        <_>
+          <!-- tree 6 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  0 4 2 3 -1.</_>
+                <_>
+                  1 4 1 3 2.</_></rects>
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+        <_>
+          <!-- tree 7 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  2 7 21 3 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  2 11 2 2 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  1 1 8 6 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  2 13 21 1 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+          <_>
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+++ b/Face Recognition/projf.ipynb	
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+    "# Final Project: Facial Recognition"
+   ]
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+    "##### This project is face recognition"
+   ]
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+    "## CS445: Computational Photography - Kayson Ijisesan"
+   ]
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+    "# Imports\n",
+    "import cv2\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "from matplotlib import pyplot as plt\n",
+    "import os\n"
+   ]
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+   "execution_count": 254,
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+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# data and output allocation\n",
+    "datadir = r\"C:\\Users\\ijise\\Desktop\\cs445\\projectf\\Face Recognition\"\n",
+    "\n",
+    "datafn = os.path.join(datadir, \"data\")\n",
+    "outputfn = os.path.join(datadir, \"output\")\n",
+    "facesfn = os.path.join(datafn, \"faces\")\n",
+    "closeups = os.path.join(datafn, \"closeups\")\n"
+   ]
+  },
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+   "source": [
+    "## Part 1: Integral Images"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Integral pictures (also known as Summed Area Tables) are a method of processing an image that makes a fast calculation of the sum of pixel intensities across any rectangular region. This is especially useful in situations like object recognition, which need to analyze many overlapping areas quickly."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "##### Each pixel in the picture is the sum of all pixel intensities in the rectangle from the top-left corner (0, 0) to the pixel (x, y) in the original image.\n",
+    "##### Using the picture, the sum of pixel intensities for each rectangular region can be calculated using only four array visits and basic calculations."
+   ]
+  },
+  {
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+   "execution_count": 255,
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+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# choosing random image from input folder\n",
+    "faces = [face for face in os.listdir(closeups) if face.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg'))]\n",
+    "\n",
+    "random_face = random.choice(faces)\n",
+    "closeups1 = os.path.join(closeups, random_face)\n",
+    "img = cv2.imread(closeups1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 256,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def compute_integral(img):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Compute the integral image of a given image.\n",
+    "\n",
+    "    Input:\n",
+    "        img (numpy.ndarray): Input image.\n",
+    "\n",
+    "    Output:\n",
+    "        numpy.ndarray: Integral image.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    rows, cols = img.shape\n",
+    "    integral_img = np.zeros((rows + 1, cols + 1), dtype=np.int32)\n",
+    "    for i in range(1, rows + 1):\n",
+    "        for j in range(1, cols + 1):\n",
+    "            integral_img[i, j] = (\n",
+    "                img[i-1, j-1]\n",
+    "                + integral_img[i-1, j]\n",
+    "                + integral_img[i, j-1]\n",
+    "                - integral_img[i-1, j-1]\n",
+    "            )\n",
+    "    return integral_img\n",
+    "\n",
+    "integral_img1 = compute_integral(img)\n"
+   ]
+  },
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+     "data": {
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+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#Display\n",
+    "plt.imshow(img, cmap=\"gray\")\n",
+    "plt.title(\"Original Image\")\n",
+    "plt.axis(\"off\")\n",
+    "plt.show()\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "plt.imshow(integral_img1, cmap=\"gray\")\n",
+    "plt.title(\"Integral Image\")\n",
+    "plt.axis(\"off\")\n",
+    "plt.show()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "##### It has higher values (brighter) as you move toward the bottom-right corner of the image because pixel sums are accumulating."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Part 2: Haar-Like Features"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Haar-like features are used in face detection algorithms for recognize edges, lines, and texture patterns within an image. These features are computed using the integral image for fast calculation."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 258,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# choosing random image from input folder\n",
+    "random_face2 = random.choice(faces)\n",
+    "closeups2 = os.path.join(closeups, random_face2)\n",
+    "img2 = cv2.imread(closeups2, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 259,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def compute_haar(integral_img, x, y, w, h, feature_type):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Compute Haar feature for a given region.\n",
+    "\n",
+    "    Input:\n",
+    "        integral_img (numpy.ndarray): The integral image.\n",
+    "        x, y (int): Top-left coordinates of region.\n",
+    "        w, h (int): Width and height of region.\n",
+    "        feature_type (str): Type of feature .\n",
+    "\n",
+    "    Output:\n",
+    "        Haar feature value.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    if feature_type == \"edge\":\n",
+    "        left = integral_img[y, x] - integral_img[y + h, x] + integral_img[y + h, x + w // 2] - integral_img[y, x + w // 2]\n",
+    "        right = integral_img[y, x + w // 2] - integral_img[y + h, x + w // 2] + integral_img[y + h, x + w] - integral_img[y, x + w]\n",
+    "        return right - left\n",
+    "    elif feature_type == \"line\":\n",
+    "        top = integral_img[y, x] - integral_img[y + h // 2, x] + integral_img[y + h // 2, x + w] - integral_img[y, x + w]\n",
+    "        bottom = integral_img[y + h // 2, x] - integral_img[y + h, x] + integral_img[y + h, x + w] - integral_img[y + h // 2, x + w]\n",
+    "        return bottom - top\n",
+    "    else:\n",
+    "        raise ValueError(\"Error not a feature.\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 260,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def visualize_haar(img, x, y, w, h, feature_type):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Visualize Haar-like features on the image.\n",
+    "\n",
+    "    Inputs:\n",
+    "        img (numpy.ndarray): Original image\n",
+    "        x, y (int): Top-left coordinates of region.\n",
+    "        w, h (int): Width and height of region.\n",
+    "        feature_type (str): Type of feature \n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    img_copy = img.copy()\n",
+    "\n",
+    "    color1, color2 = (255, 0, 0), (0, 0, 255)  \n",
+    "    thickness = 6\n",
+    "\n",
+    "    if feature_type == \"edge\":\n",
+    "        cv2.rectangle(img_copy, (x, y), (x + w // 2, y + h), color1, thickness)\n",
+    "        cv2.rectangle(img_copy, (x + w // 2, y), (x + w, y + h), color2, thickness)\n",
+    "\n",
+    "    elif feature_type == \"line\":\n",
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+    "#### Line: Patterns with a bright regions bordering by two darker regions\n",
+    "##### Eyebrows and forehead\n",
+    "##### Eyes and cheeks\n",
+    "##### Mouth and chin"
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+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "visualize_haar(img2, x, y, w, h, feature_edge)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Horizontal Edges: Transitions between light and dark regions along the vertical axis.\n",
+    "##### Forehead to eyebrows\n",
+    "##### Eyes to cheeks\n",
+    "##### Mouth to chin\n",
+    "\n",
+    "#### Vertical Edges: Transitions between light and dark regions along the horizontal axis.\n",
+    "##### Nose to cheeks\n",
+    "##### Eyes to cheeks\n",
+    "##### Side of the face"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Part 3: Sliding Window"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### The sliding window method allows you to inspect small regions of an image and calculate characteristics for each region."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 263,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# choosing random image from input folder\n",
+    "random_face3 = random.choice(faces)\n",
+    "closeups3 = os.path.join(closeups, random_face3)\n",
+    "img3 = cv2.imread(closeups3, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 264,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def sliding_window(img, integral_img, window_size, step_size, feature_type):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Sliding window to calc features.\n",
+    "\n",
+    "    Inputs:\n",
+    "        img (numpy.ndarray): Original image \n",
+    "        integral_img (numpy.ndarray): Integral \n",
+    "        window_size (tuple): Size of the window \n",
+    "        step_size (int): Number of pixels \n",
+    "        feature_type (str): Type of feature\n",
+    "\n",
+    "    Output:\n",
+    "        list: A list of features\n",
+    "            \n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    rows, cols = img.shape\n",
+    "    window_w, window_h = window_size\n",
+    "    features = []\n",
+    "\n",
+    "    # go through image\n",
+    "    for y in range(0, rows - window_h + 1, step_size):\n",
+    "        for x in range(0, cols - window_w + 1, step_size):\n",
+    "            # Haar  feature\n",
+    "            if y + window_h >= integral_img.shape[0] or x + window_w >= integral_img.shape[1]:\n",
+    "                continue \n",
+    "            # calc Haar feature \n",
+    "            haar_value = compute_haar(integral_img, x, y, window_w, window_h, feature_type)\n",
+    "            features.append(((x, y, window_w, window_h), haar_value))\n",
+    "\n",
+    "    return features\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 265,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def random_windows(img, features, window_size):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Visualize random set of sliding window \n",
+    "\n",
+    "    Input:\n",
+    "        img (numpy.ndarray): Original image \n",
+    "        features (list): List of features\n",
+    "        window_size (tuple): Size of the sliding window\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    img_copy = img.copy()\n",
+    "\n",
+    "    # Random feature\n",
+    "    random_features = random.sample(features, min(50, len(features)))\n",
+    "\n",
+    "    # display windows\n",
+    "    for (x, y, w, h), _ in random_features:\n",
+    "        cv2.rectangle(img_copy, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)\n",
+    "\n",
+    "    plt.imshow(img_copy, cmap=\"gray\")\n",
+    "    plt.title(f\"Random Windows\")\n",
+    "    plt.axis(\"off\")\n",
+    "    plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 266,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def visualize_sliding_window(img, features):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Visualize sliding window result showing all region\n",
+    "\n",
+    "    Input:\n",
+    "        img (numpy.ndarray): Original image \n",
+    "        features (list): List of features computed \n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    img_copy = img.copy()\n",
+    "\n",
+    "    # rectangles for all windows\n",
+    "    for (x, y, w, h), _ in features:\n",
+    "        cv2.rectangle(img_copy, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 1)\n",
+    "\n",
+    "    plt.imshow(img_copy, cmap=\"gray\")\n",
+    "    plt.title(\"Sliding Window\")\n",
+    "    plt.axis(\"off\")\n",
+    "    plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 267,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": 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+   "source": [
+    "#### This step uses harr features to detect key features that are seen on faces"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 269,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# choosing random image from input folder\n",
+    "\n",
+    "random_face4 = random.choice(faces)\n",
+    "closeups4 = os.path.join(closeups, random_face4)\n",
+    "img4 = cv2.imread(closeups4, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 270,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# harr feature to find eye-like features\n",
+    "def detect_eyes(image, scale_factor=1.05, min_neighbors=1, min_size=(15, 15)):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Calc Haar feature to detect eyes \n",
+    "\n",
+    "    Input:\n",
+    "        image (numpy.ndarray): Input image \n",
+    "        scale_factor (float): Pyramid scale factor  \n",
+    "        min_neighbors (int): Minimum neighbors req\n",
+    "        min_size (tuple): Minimum size.\n",
+    "\n",
+    "    Output:\n",
+    "        list: Detected eye regions\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "   \n",
+    "    eye_det = cv2.CascadeClassifier(\"eye.xml\")\n",
+    "    \n",
+    "    # contrast boost\n",
+    "    image = cv2.equalizeHist(image)\n",
+    "\n",
+    "    # Detect eyes\n",
+    "    detected_eyes = eye_det.detectMultiScale(\n",
+    "        image,\n",
+    "        scaleFactor=scale_factor,\n",
+    "        minNeighbors=min_neighbors,\n",
+    "        minSize=min_size\n",
+    "    )\n",
+    "\n",
+    "    return detected_eyes\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 271,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# harr feature to find better lines that represent significant face features\n",
+    "def detect_line(image, scale_factor=1.05, min_neighbors=10, min_size=(15, 15)):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Detect lines in image\n",
+    "\n",
+    "    Parameters:\n",
+    "        image (numpy.ndarray): Input image \n",
+    "        scale_factor (float): Pyramid scale factor\n",
+    "        min_neighbors (int): Minimum neighbors req\n",
+    "        min_size (tuple): Minimum size.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        list: Detected line regions\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    line_det = cv2.CascadeClassifier(\"line.xml\")\n",
+    "\n",
+    "    # Contrast boost\n",
+    "    image = cv2.equalizeHist(image)\n",
+    "\n",
+    "    # Detect line\n",
+    "    detected_line = line_det.detectMultiScale(\n",
+    "        image,\n",
+    "        scaleFactor=scale_factor,\n",
+    "        minNeighbors=min_neighbors,\n",
+    "        minSize=min_size\n",
+    "    )\n",
+    "\n",
+    "    return detected_line\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 272,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def compute_haar_feat(img, feature_type):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Compute Haar feature to detect eyes or line \n",
+    "\n",
+    "    Input:\n",
+    "        img (numpy.ndarray)  image for processing\n",
+    "\n",
+    "    Output:\n",
+    "        list: Detected regions \n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "    if len(img.shape) == 3:\n",
+    "        gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)\n",
+    "    else:\n",
+    "        gray_img = img\n",
+    "\n",
+    "    img = cv2.equalizeHist(gray_img)\n",
+    "\n",
+    "    # feature type\n",
+    "    if feature_type == 'eyes':\n",
+    "        detected = detect_eyes(img)\n",
+    "\n",
+    "    elif feature_type == 'line':\n",
+    "        detected = detect_line(img)\n",
+    " \n",
+    "\n",
+    "    return detected\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 273,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Number of eyes features: 5\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
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+      "text/plain": [
+       "<Figure size 800x600 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "img4 = cv2.resize(img4, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_AREA)\n",
+    "\n",
+    "feature_type = \"line\"\n",
+    "line = compute_haar_feat(img4, feature_type)\n",
+    "print(f\"Number of line features: {len(line)}\")\n",
+    "\n",
+    "img_copy = cv2.cvtColor(img4, cv2.COLOR_GRAY2BGR)\n",
+    "\n",
+    "for (x, y, w, h) in line: #lines \n",
+    "        line_y = y + h // 2\n",
+    "        cv2.line(img_copy, (x, line_y), (x + w, line_y), (0, 0, 255), 2)\n",
+    "\n",
+    "plt.figure(figsize=(8, 6))\n",
+    "plt.imshow(cv2.cvtColor(img_copy, cv2.COLOR_BGR2RGB))\n",
+    "plt.axis(\"off\")\n",
+    "plt.title(\"line Detection\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Part 5: Filtering & Combining Key Compnents  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Connect key components to build face and detect face"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 275,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def adjust_face_box(face_x, face_y, face_w, face_h, img_width, img_height):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Adjust the face box to ensure it fits in the boundaries\n",
+    "\n",
+    "    Input:\n",
+    "        face_x (int): The x-coordinate of the top-left corner of the face box\n",
+    "        face_y (int): The y-coordinate of the top-left corner of the face box\n",
+    "        face_w (int): The width of the face box\n",
+    "        face_h (int): The height of the face box\n",
+    "        img_width (int): The width of the image \n",
+    "        img_height (int): The height of the image \n",
+    "\n",
+    "    Output:\n",
+    "        tuple: Adjusted face bounding box\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    face_x = max(0, face_x)\n",
+    "    face_y = max(0, face_y)\n",
+    "    face_w = min(face_w, img_width - face_x)\n",
+    "    face_h = min(face_h, img_height - face_y)\n",
+    "    return face_x, face_y, face_w, face_h\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 276,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def filter_line(detected_line, avg_eye_height, line_padding):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Filter lines\n",
+    "    Input:\n",
+    "        detected_line (list): List of detected line\n",
+    "        avg_eye_height (int or float): average height of detected eyes \n",
+    "        line_padding (int): padding added below the average eye height \n",
+    "                        \n",
+    "    Output:\n",
+    "        list: Filtered line boxes \n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return [\n",
+    "        (mx, my, mw, mh)\n",
+    "        for (mx, my, mw, mh) in detected_line\n",
+    "        if (my + mh // 2) > (avg_eye_height + line_padding)\n",
+    "    ]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 277,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def identify_face(detected_eyes, img_shape, detected_line=None, horizontal_thresh=200, vertical_thresh=20, min_horizontal_dist=10, line_padding=30, extra_padding_above_eyes=50,  extra_padding_below_line=50):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Identify a face based on detected eyes detected lines.\n",
+    "\n",
+    "    Input:\n",
+    "        detected_eyes (list): List of detected eyes\n",
+    "        img_shape (tuple): Shape of the input image\n",
+    "        detected_line (list): List of detected line boxes\n",
+    "        horizontal_thresh (int): Maximum horizontal distanc\n",
+    "        vertical_thresh (int): Maximum vertical misalignment \n",
+    "        min_horizontal_dist (int): Minimum horizontal distance between two eyes\n",
+    "        line_padding (int): padding below the average eye height \n",
+    "        extra_padding_above_eyes (int): padding added above the eyes\n",
+    "        extra_padding_below_line (int): padding added below detected line for the face\n",
+    "\n",
+    "    Output:\n",
+    "        tuple:\n",
+    "            - faces (list): List of detected face boxes\n",
+    "            - selected_eyes (list): List of the two eyes\n",
+    "            - detected_line (list): List of filtered line  boxes \n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    height, width = img_shape\n",
+    "    center_x_line = width / 2\n",
+    "\n",
+    "    if len(detected_eyes) < 2:\n",
+    "        return [], [], []\n",
+    "\n",
+    "    # Filter eyes \n",
+    "    candidates = []\n",
+    "    for i, (x1, y1, w1, h1) in enumerate(detected_eyes):\n",
+    "        for j, (x2, y2, w2, h2) in enumerate(detected_eyes):\n",
+    "            if i >= j:  # dont use duplicate pairs\n",
+    "                continue\n",
+    "\n",
+    "            # centers and distances\n",
+    "            eye1_center_x = x1 + w1 // 2\n",
+    "            eye1_center_y = y1 + h1 // 2\n",
+    "            eye2_center_x = x2 + w2 // 2\n",
+    "            eye2_center_y = y2 + h2 // 2\n",
+    "\n",
+    "            vertical_dist = abs(eye1_center_y - eye2_center_y)\n",
+    "            horizontal_dist = abs(eye1_center_x - eye2_center_x)\n",
+    "\n",
+    "            # filtering thresholds\n",
+    "            if (\n",
+    "                vertical_dist <= vertical_thresh and\n",
+    "                horizontal_dist >= min_horizontal_dist and\n",
+    "                horizontal_dist <= horizontal_thresh\n",
+    "            ):\n",
+    "                avg_eye_center_x = (eye1_center_x + eye2_center_x) / 2\n",
+    "                avg_eye_height = (eye1_center_y + eye2_center_y) / 2\n",
+    "\n",
+    "                # closeness to center and line\n",
+    "                line_dist = float('inf')\n",
+    "                if detected_line is not None and len(detected_line) > 0:\n",
+    "                    line_center_x = detected_line[0][0] + detected_line[0][2] // 2\n",
+    "                    line_center_y = detected_line[0][1] + detected_line[0][3] // 2\n",
+    "                    line_dist = abs(line_center_x - avg_eye_center_x)\n",
+    "\n",
+    "                dist_from_center = abs(avg_eye_center_x - center_x_line)\n",
+    "\n",
+    "                candidates.append({\n",
+    "                    'eyes': ((x1, y1, w1, h1), (x2, y2, w2, h2)),\n",
+    "                    'vertical_dist': vertical_dist,\n",
+    "                    'horizontal_dist': horizontal_dist,\n",
+    "                    'line_dist': line_dist,\n",
+    "                    'dist_from_center': dist_from_center,\n",
+    "                    'avg_eye_center_x': avg_eye_center_x,\n",
+    "                    'avg_eye_height': avg_eye_height,\n",
+    "                })\n",
+    "\n",
+    "    if not candidates:\n",
+    "        return [], [], []\n",
+    "\n",
+    "    # priority: vertical_dist, line_dist, dist_from_center\n",
+    "    candidates.sort(key=lambda c: (c['vertical_dist'], c['line_dist'], c['dist_from_center']))\n",
+    "\n",
+    "    # best pair of eyes\n",
+    "    best_pair = candidates[0]['eyes']\n",
+    "    avg_eye_center_x = candidates[0]['avg_eye_center_x']\n",
+    "    avg_eye_height = candidates[0]['avg_eye_height']\n",
+    "\n",
+    "    # Filter lines\n",
+    "    detected_line = (\n",
+    "        filter_line(detected_line, avg_eye_height, line_padding)\n",
+    "        if detected_line is not None and len(detected_line) > 0\n",
+    "        else []\n",
+    "    )\n",
+    "\n",
+    "    # longest line\n",
+    "    if detected_line:\n",
+    "        detected_line = [max(detected_line, key=lambda m: m[2])]\n",
+    "\n",
+    "    # face box\n",
+    "    (x1, y1, w1, h1), (x2, y2, w2, h2) = best_pair\n",
+    "    face_width = abs(x2 - x1) + max(w1, w2)\n",
+    "\n",
+    "    if detected_line:\n",
+    "        (mx, my, mw, mh) = detected_line[0]\n",
+    "        line_center_x = mx + mw // 2\n",
+    "        line_center_y = my + mh // 2\n",
+    "\n",
+    "        face_x = int(line_center_x - face_width // 2)\n",
+    "        face_y = int(avg_eye_height - extra_padding_above_eyes)\n",
+    "        face_h = int((line_center_y + extra_padding_below_line) - face_y)\n",
+    "    else:\n",
+    "        face_x = int(avg_eye_center_x - face_width // 2)\n",
+    "        face_y = int(avg_eye_height - extra_padding_above_eyes)\n",
+    "        face_h = int(face_width * 1.5)\n",
+    "\n",
+    "    #bounds\n",
+    "    face_x, face_y, face_width, face_h = adjust_face_box(face_x, face_y, face_width, face_h, width, height)\n",
+    "    faces = [(face_x, face_y, face_width, face_h)]\n",
+    "\n",
+    "    return faces, [tuple(map(int, best_pair[0])), tuple(map(int, best_pair[1]))], detected_line\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 278,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def face_detect(img, faces, eyes, lines=None):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Display faces, eyes, and lines on the image.\n",
+    "\n",
+    "    Input:\n",
+    "        img (numpy.ndarray): input image \n",
+    "        faces (list): List of detected face boxes\n",
+    "        eyes (list): List of detected eye boxes \n",
+    "        lines (list): List of detected line boxes \n",
+    "\n",
+    "    Output:\n",
+    "        img:\n",
+    "              - Red circles marking the center of detected eyes\n",
+    "              - Blue lines representing detected lines \n",
+    "              - Green rectangles marking detected faces\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if len(img.shape) == 2:\n",
+    "        img_copy = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)\n",
+    "    else:\n",
+    "        img_copy = img.copy()\n",
+    "\n",
+    "    # Draw eyes\n",
+    "    for (x, y, w, h) in eyes:\n",
+    "        center_x = x + w // 2\n",
+    "        center_y = y + h // 2\n",
+    "        cv2.circle(img_copy, (center_x, center_y), 5, (0, 0, 255), -1)\n",
+    "\n",
+    "    # Draw lines\n",
+    "    if lines:\n",
+    "        for (x, y, w, h) in lines:\n",
+    "            line_line_y = y + h // 2\n",
+    "            cv2.line(img_copy, (x, line_line_y), (x + w, line_line_y), (255, 0, 0), 2)\n",
+    "\n",
+    "    # Draw face box\n",
+    "    for (x, y, w, h) in faces:\n",
+    "        cv2.rectangle(img_copy, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)\n",
+    "\n",
+    "    plt.figure(figsize=(10, 6))\n",
+    "    plt.imshow(cv2.cvtColor(img_copy, cv2.COLOR_BGR2RGB))\n",
+    "    plt.axis(\"off\")\n",
+    "    plt.title(\"Detected Face\")\n",
+    "    plt.show()\n",
+    "\n",
+    "    return img_copy\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 279,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Detected eyes: [[116 143  54  54]\n",
+      " [194 263  27  27]\n",
+      " [243 144  49  49]\n",
+      " [216 142  55  55]\n",
+      " [163 225  65  65]]\n",
+      "Detected line: [[169 215  54  32]\n",
+      " [104 146  88  53]\n",
+      " [157 250  69  42]\n",
+      " [112 140 175 105]]\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
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+    "        detected_eyes,\n",
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+    "        min_horizontal_dist=10\n",
+    "    )\n",
+    "\n",
+    "    if not faces:\n",
+    "        print(f\"No face detected in image{i}: {img5}\")\n",
+    "        continue\n",
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+    "\n",
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