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人脸识别系列 | FisherFace,LBPH算法及Dlib人脸检测

前言 前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别,这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法,一种是FisherFace算法,一种是LBPH算法。...由于LDA算法与PCA算法很相似,我们简单的对者做一个比较。LDA和PCA算法的相似之处在于: 在降维的时候,两者都使用了矩阵的特征分解思想。 两者都假设数据符合高斯分布。...KBPH是Local Binary Patterns Histograms的缩写,翻译过来就是局部进制编码直方图。该算法基于提取图像特征的LBP算子。如果直接使用LBP编码图像用于人脸识别。...通过对图片的上述处理,人脸图像的特征便提取完了。 当需要进行人脸识别时,只需要将待识别人脸数据与数据集中的人脸特征进行对比即可,特征距离最近的便是同一个人的人脸。...利用支持向量机算法训练正负样本,显然这是一个分类问题,可以得到训练后的模型。 利用该模型进行负样本难例检测,也就是难分样本挖掘(hard-negtive mining),以便提高最终模型的分类能力。

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【OpenCV人脸识别入门教程之人脸检测

一、OpenCV人脸检测 要实现人脸识别功能,首先要进行人脸检测,判断出图片中人脸的位置,才能进行下一步的操作。...1、OpenCV人脸检测的方法 在OpenCV中主要使用了两种特征(即两种方法)进行人脸检测,Haar特征和LBP特征。 在OpenCV中,使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。...haar”特征主要用于人脸检测,“hog”特征主要用于行人检测,“lbp”特征主要用于人脸识别。...在实际使用中,推荐使用上图中被标记的“haarcascade_frontalface_alt2.xml”分类器文件,准确率和速度都比较好。...Size(): 表示人脸的最大最小尺寸 、代码实现 1、检测图片中的人脸 //头文件 #include #include<opencv2

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人脸识别()——训练分类器

一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个40个人,每人采取10张人脸头像构成的一个人脸数据库,尺寸全部为92*112。分为40个文件夹,即每个文件夹中包含有10张人脸照片,为pgm格式。 ?...如果想看下这些人脸图是怎样的,可以使用opencv的imshow函数进行读取哦…… 、添加进自己的人脸数据 上面截图中可以看出,笔者采集了自己的照片,这一步需要有几个注意点: 1.放入的图片格式不一定要...同时opencv自带了三个人脸识别算法:Eigenfaces,Fisherfaces 和局部值模式直方图 (LBPH)。直接调用这三种算法很简单,一般都是三句话足够: ?...csv文件中包含两方面的内容,一是每一张图片的位置所在,是每一个人脸对应的标签,就是为每一个人编号。这个at.txt就是我们需要的csv文件。...【往期推荐】 老司机带你用python来爬取妹子图 千元资料免费送——人工智能相关(100G+) 资源福利第三弹——Python等教程(包括部分爬虫入门教程) 程序员面试必备之排序算法汇总(上) 程序员面试必备之排序算法汇总

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图片人脸检测——OpenCV版(

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:  ? 多张脸识别效果图:  ?...技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...在使用OpenCV的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/...for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2

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图片人脸检测——OpenCV版(

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:  ? 多张脸识别效果图:  ?...技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...在使用OpenCV的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/...for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2

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人脸识别()——训练分类器

一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个40个人,每人采取10张人脸头像构成的一个人脸数据库,尺寸全部为92*112。分为40个文件夹,即每个文件夹中包含有10张人脸照片,为pgm格式。 ?...如果想看下这些人脸图是怎样的,可以使用opencv的imshow函数进行读取哦…… 、添加进自己的人脸数据 上面截图中可以看出,笔者采集了自己的照片,这一步需要有几个注意点: 1.放入的图片格式不一定要...同时opencv自带了三个人脸识别算法:Eigenfaces,Fisherfaces 和局部值模式直方图 (LBPH)。直接调用这三种算法很简单,一般都是三句话足够: ?...csv文件中包含两方面的内容,一是每一张图片的位置所在,是每一个人脸对应的标签,就是为每一个人编号。这个at.txt就是我们需要的csv文件。...之后便是一些处理,将摄像头采集到的图像检测出人脸,再将人脸处理成指定格式,调用predict函数进行识别,和库内数据比较即可。 具体全面的程序和项目代码将在下一篇给出!

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深度学习之视频人脸识别系列人脸检测与对齐

其中第个网络之后、第四个网络之后、第五个网络之后使用NMS算法过滤掉冗余的框。...然后通过人脸局部图根据评分构建人脸候选区域,具体如下图所示: 第个步骤:训练一个多任务的卷积网络来完成人脸分类和矩形框坐标回归,进一步提升其效果,具体如下图所示: Faceness从脸部特征的角度来解决人脸检测中的遮挡和姿态角度问题...如下图所示: 第阶段:第一阶段输出的候选人脸框作为更为复杂的R-Net网络的输入,R-Net进一步筛除大量错误的候选人脸框,同样也通过NMS过滤掉高重叠率的候选窗口。...如下图所示: 第三阶段:与第阶段类似,最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类(是人脸或不是)。...兼并了速度与准确率,速度在GPU上可以达到99FPS,在 FDDB数据集上可以达到95.04准确率,具体如下图所示: 人脸对齐(部分参考于GraceDD的博客文章) 人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标

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OpenCV人脸识别之:模型训练

》文章中,已经下载了ORL人脸数据库,并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。...之后对拍的照片进行人脸识别和提取,最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。...1、csv文件的生成 当我们写人脸模型的训练程序的时候,我们需要读取人脸人脸对应的标签。直接在数据库中读取显然是低效的。所以我们用csv文件读取。...csv文件中包含两方面的内容,一是每一张图片的位置所在,是每一个人脸对应的标签,就是为每一个人编号。这个at.txt就是我们需要的csv文件。生成之后它里面是这个样子的: ?...OpenCV 自带了三个人脸识别算法:Eigenfaces,Fisherfaces 和局部值模式直方图 (LBPH)。这里先不去深究这些算法的具体内容,直接用就是了。如果有兴趣可以去看相关论文。

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