OpenCV有三种人脸识别的算法: Eigenfaces 他是通过PCA来处理的。PCA是计算机视觉中用的较多的数学概念。它的本质是,识别某个训练集上的主成分,并计算出检测到人脸相对于数据库的发散程度,并输出一个值,该值越小,表明人脸数据库和检测到的人脸之间的差别就越小,0表示完全匹配。低于4000-5000的值相对可靠 Fisherfaces...
使用openCV的人脸级联分类器方便裁切出人脸 defsplitface(image):data_path=cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml'classfier=cv2.CascadeClassifier(data_path)faceRects=classfier.detectMultiScale(image,scaleFactor=1.2,minNeighbors=3,minSize=(32,32))x,y,w,h=faceRects[0]face=image[y-1...
Eigenface算法原理:计算平均脸->计算协方差矩阵->计算特征值->计算特征矩阵->得到特征脸->将图片与特征脸对比识别人脸。 一、对象检测初始化 定义一个CascadeClassifier对像来检测人脸,先使用load方法初始化,初始化时要用到haar的特征人脸识别分类器。 string haar_face_datapath = "C:/opencv/build/etc/haarcascades...
1)将训练集的每一个人脸图像都拉长一列,将他们组合在一起形成一个大矩阵A。假设每个人脸图像是MxM大小,那么拉成一列后每个人脸样本的维度就是N=MxM大小了。假设有20个人脸图像,那么样本矩阵A的维度就是20xN了。 2)将所有的20个人脸在对应维度上加起来,然后求个平均,就得到了一个“平均脸”,这个“平均脸”...
特征脸法:PCA应用在人脸识别当中:人脸识别经典算法一:特征脸方法(Eigenface),这里与PCA有不同的操作就是特征值分解的时候,由于图像组成的列向量维度太高,直接按照PCA算法求解会很慢,所以这里有一种特殊的处理方法。 数据组织形式为若干样本图片分类放入对应文件夹中,然后在统一存放入face文件夹下,测试图像单独一张图像...
特征脸法:PCA应用在人脸识别当中:人脸识别经典算法一:特征脸方法(Eigenface) ,这里与PCA有不同的操作就是特征值分解的时候,由于图像组成的列向量维度太高,直接按照PCA算法求解会很慢,所以这里有一种特殊的处理方法。 数据组织形式为若干样本图片分类放入对应文件夹中,然后在统一存放入face文件夹下,测试图像单独一张图...
使用python+OpenCV实现人脸识别系统，要求系统带有界面和菜单。人脸识别系统实现步骤如下：1、搭建python编译...
2. 通过算法建立对照模型 本次所用的算法为opencv中所自带的算法,opencv较新版本中(我使用的是2.4.8)提供了一个FaceRecognizer类,里面有相关的一些人脸识别的算法及函数接口,其中包括三种人脸识别算法(我们采用的是第三种) 1.eigenface 2.fisherface 3.LBPHFaceRecognizer ...
使用几种不同的人脸识别算法:EigenFace,Fisherfaces 和本地二进制模式直方图(LBPH)。 使用或不使用遮罩,将矩形区域从一个图像复制到另一个图像。 使用深度相机基于深度来区分面部和背景。 在交互式应用中交换两个人的脸。 在本章结束时,我们将把面部跟踪和矩形操作集成到我们在前几章中开发的交互式应用Cameo中。
然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner...