这就是 OpenCV 及其人脸识别模块进行人脸识别的过程。
本程序进行人脸检测时,使用了OpenCV中已经训练好的级联分类器haarcascade_frontalface_default.xml检测正面人脸,调用函数cv2.CascadeClassifier加载该级联分类器,然后使用函数faceCascade.detectMultiScale检测出图片中所有的人脸,该函数由分类器对象调用。 二、人脸识别 0、准备图片 1、LBPH人脸识别 代码 import cv2 import nu...
第一,将首先执行人脸检测,使用深度学习从每个人脸中提取人脸量化为128位的向量。 第二, 在嵌入基础上使用支持向量机(SVM)训练人脸识别模型。 第三,最后使用 OpenCV 识别图像和视频流中的人脸。 img 项目结构 facedetection ├─dataset │ ├─Biden │ ├─chenglong │ ├─mayun │ ├─Trump │ ├─yang...
一、人脸检测和人脸识别的概念 人脸检测只是识别到有人脸,能获取到一个人脸的大概位置,有几个人脸,而人脸识别是要获取到人脸特征做对比,识别这个人脸。 二、人脸检测 OpenCV(开源计算机视觉库)完成人脸检测的功能,提供了丰富的Api。下载地址:https://opencv.org/releases/ import cv2 import sys #第一步使用opencv...
先去opencv官网下载人脸识别的训练集https://opencv.org/releases/解压目录要记录 主要使用 haarcascade_frontalface_default.xml 摄像头录入人脸(可选)可以弄一个文件夹,里面放一堆图片 importcv2 face_name ='xxxx'# 该人脸的名字# 加载OpenCV人脸检测分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier("D:/BaiduNetdiskDown...
如果识别出来是同一个人,那么就在图像上标记这个人的名字,否则就标记成未知的人。识别的效果如下 小结 这是基于python、dlib、Face recognition、OpenCV等库实现的人脸识别,还有很多其它的方法。下面的链接是一些主流的人脸识别技术,可以进行参考。主流人脸识别系统的技术简述 希望你喜欢我的文章,并关注我,谢谢!
使用OpenCV进行人脸识别 人脸识别对人类来说是一项简单的任务。成功的人脸识别往往能够有效识别内部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)或外部特征(头部、脸部、发际线)。在这里的问题是,人脑是如何对其进行编码的? David Hubel 和 Torsten Wiesel 表明我们的大脑有专门对场景的独特局部特征作出响应的神经元,比如线条、边缘角度或运...
基于深度学习的人脸识别基本上分为两步完成,第一步是人脸检测与对齐;第二步是人脸特征提取与比对;在第一步中人脸检测与landmark检测,实现人脸对齐,对齐又分为2D/3D对齐;第二步中提取人脸特征数据,从1…
OpenCV 有三种人脸识别的算法: Eigenfaces 是通过 PCA(主成分分析)实现的,它识别人脸数据集的主成分,并计算出待识别图像区域相对于数据集的发散程度(0~20k),该值越小,表示差别越小,0值表示完全匹配。低于4k~5k都是相当可靠的识别。 FisherFaces 是从 PCA发展而来,采用更复杂的计算,容易得到更准确的结果。低于4k...
随着智能设备的不断发展,人脸检测技术应用于越来越多的领域,极大的丰富和方便了人们的生活,具有很大的商业价值和研究意义。人脸识别主要为两个步骤:人脸检测(FaceDetection)和人脸识别(Face Recogniton)。人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置,人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的...