最近由於大作業需要，使用了opencv進行人臉識別。
一般來說，識別分為兩部，即人臉檢測－》人臉識別，opencv提供了乙個人臉檢測的sample，有乙個比較成熟的訓練人臉正面訓練檔案，這是我所知的乙個很成熟的人臉識別工具，而且已用於一些前沿3d愛情動作遊戲中，這裡主要是對其提供的sample作了一定的修改，將人臉儲存為進行下一步的處理。
這邊所做的處理：檢測人臉－》resize為100x100－》直方圖均衡－》取其中70x70區域（去掉頭髮等部分）。這裡碰到乙個問題：我使用相同**，在debug下，沒有漏檢人臉，但是使用opencv2.0會有比較多的誤檢，而使用opencv2.1跑相同的**則誤檢少了很多，和sample目錄下的facedetect.exe有相同的效果，這個也沒有進行深入研究，同學也碰到了相同的問題。
接下來的就是提取主成分，如果使用pca演算法的話，主要有兩種思路：
1. 將所有人的人臉交給pca提取主成分，然後對於每一幅新來的，進行主成分分析來降維，通過歐氏距離來判斷兩張臉的差異度。
2. 這次是將乙個人的同張人臉交給pca提取主成分，然後對於每一幅新來的，同樣先主成分分析來降維，然後反向對映回原來的，將重構後的與原圖進行比較，如果差異較**明是一張臉，差異較大說明是不同的臉。
我在程式中採用了第1種方法，分析出來的主成分稱之為特徵臉，每張臉降維後可以進行比較，這裡我就手動進行最簡單的分類，算出自己的幾張臉的中心，然後將其他臉與之比較，大於乙個閾值則認為是不同的臉。
在新圖拿來進行比較之前，同樣要進行檢測再識別再給結果，最後能夠在一張合照中正確檢測出自己的臉！
人臉識別演算法綜述
pca原理***
使用opencv進行人臉識別
最近由於大作業需要，使用了opencv進行人臉識別。一般來說，識別分為兩部，即人臉檢測 人臉識別，opencv提供了乙個人臉檢測的sample，有乙個比較成熟的訓練人臉正面訓練檔案，這是我所知的乙個很成熟的人臉識別工具，而且已用於一些前沿3d愛情動作遊戲中，這裡主要是對其提供的sample作了一定的...
使用opencv進行人臉識別
標籤 opencv 人臉識別 python emmm，其實流程很簡單，首先通過cv讀入乙個，然後灰度化了。其次我們載入上面說的那個模型，最後我們進行識別，識別的結果會是乙個矩陣，我們就把這個矩陣畫到上就ok了。import cv2 as cv 傳入乙個img，結果是在人臉上面畫乙個矩形框 deffa...
人臉識別 通過opencv進行人臉識別
opencv人臉識別主要有3種演算法 具體步驟 一 人臉的訓練，需要將訓練中人臉扣出 正臉 轉化灰度圖 直方圖均衡化 訓練 二 經過同樣步驟處理，然後 每個檔案裡有幾張訓練 使用官方提供的模型構建特徵提取器 predictor dlib.shape predictor predictor path ...