Fisherface是由Ronald Fisher发明的，想必这就是Fisherface名字由来。Fisherface所基于的LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法，LDA和...
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2015-12-06 12:58:00
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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。FisherFace算法FisherFace是基于线性判别分析(LDA)实现的。LDA算法思想最早由英国统计与遗传学家，现代统计科学的奠基人之一罗纳德*费舍尔(Ronald)提出。LDA算法使用统计学方法，尝试找到物体间特征的一个线性组合，在降维的同时
原创
2022-04-19 11:38:07
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1 原理讲的很清楚人脸识别经典算法三：Fisherface（LDA）:中心思想：将人脸图像，从高维到低维投影Y=W*X; 使得投影后，人脸图像类间最大，类内最小；提出fisherface的文献：Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection &nbs
FisherFace，EigenFace主要是使用PCA（主成分分析），通过消除数据中的相关性，将高维图像降低到低维空间，训练集中的样本被映射成低维空间中的一点，需要判断测试图片性别时，先将测试图片映射到低维空间中，然后计算离测试图片最近样本点是哪一个，将最近样本点的性别赋值给测试图片；FisherFace主要利用LDA（线性投影分析）的思想，将样本空间中的男女样本投影到过原点的一条直线上，并确保
人脸识别三大经典算法，分别为：特征脸法(Eigenface)、局部二值模式(Local Binary Patterns，LBP)、Fisherface算法。人脸识别三大经典算法特征脸法(Eigenface)特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich和Kirby(1987)提出(《Low-dimension
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2024-05-19 15:49:14
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人脸识别之特征脸方法（Eigenface） 因为需要，花了一点时间写了下经典的基于特征脸（EigenFace）的人脸识别方法的Matlab代码。这里仅把该代码分享出来。其实，在较新版本的OpenCV中已经提供了FaceRecognizer这一个类，里面不仅包含了特征脸EigenFace，还有FisherFace和LBPHFace这三种人脸识别方法，有兴趣的可
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2024-07-31 17:10:26
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因为需要，花了一点时间写了下经典的基于特征脸（EigenFace）的人脸识别方法的Matlab代码。这里仅把该代码分享出来。其实，在较新版本的OpenCV中已经提供了FaceRecognizer这一个类，里面不仅包含了特征脸EigenFace，还有FisherFace和LBPHFace这三种人脸识别方法，有兴趣的可以参考OpenCV
前言本人从事机械设计12年，业余时间自学编程。2022年4月6日，开始学习C#，2022年9月7日，开始学习c++和Qt，2022年10月28日，开始学习OpenCV，今天终于搞定了传说中的 人脸识别 ，在此，做个记录。人脸检测，是基于Haar特征的cascade分类器，人脸识别，是基于LDA理论的Fisherface算法。话不多说，上视频！（CSDN上传的视频，太清晰！）
人脸识
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2024-04-22 13:33:00
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目录一、生成人脸识别数据二、加载人脸识别的训练数据三、基于特征脸进行人脸识别四、基于 Fisherface 进行人脸识别五、基于 LBPH 进行人脸识别全部代码为了进行人脸识别，我们需要待识别的人脸，人脸可以通过两种方式获取免费的人脸数据库Face Recognition Homepage - Databases
自己提供图像（下面，我们用自己提供的图像（摄像头）完成人脸数据的收集）一、生成人脸识
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2024-06-21 12:39:58
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图像识别算法都有哪些图像识别算法：1人脸识别类（Eigenface，Fisherface算法特别多），人脸检测类（j-v算法，mtcnn)2车牌识别类，车型识别类（cnn）3字符识别（cnn)。。。。。。无论什么识别算法：本质都是对图像（多维度矩阵）的分类或者拟合算法。那么如何设计一个函数，让不同的矩阵输入进去，得到相应的分类结果和拟合结果呢？一般的方案是，a先对图像做预处理（边缘检测，滤波操作，
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2023-09-21 08:45:26
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人脸识别就是找到一个可以表征每个人脸特征的模型，在进行识别是先提取当人脸的特征，再从已有的特征集这种找到最为接近的人脸样本，从而得到当前人脸的标签。 在如今的世界，人脸识别也变得越来越重要，应用越来越广泛，比如人脸识别可用于身份认证、摄影、支付、视频等领域。 在Opencv中提供了LPBH、EigenFishfaces和FisherFace三种人脸识别方法。一、LBPH算法LBPH所使用的模型基于
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2023-11-24 10:25:58
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OpenCV内部自带有三种人脸检测方式：LBPH人脸识和其他两种方法（Eigen人脸识别，FisherFace人脸识别）本次主要说明第一种方式LBPH检测。1.素材创建1.创建需要训练的图片的集文件夹，和识别功能测试图片集的文件夹。图（1）训练图集文件夹 图（1.1）taylorswift照片（尽量选用背景没其他人和尺寸小的照片，不然不好打开，也可以用resize函数进行缩小
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2023-10-28 07:24:54
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从计算机视觉问题诞生开始，业界就开始了对人脸识别技术的研究。从早期基于cascade+haar特征的人脸检测结合基于eigenface fisherface等人脸识别的技术，业界搭建了勉强可用的小规模人脸识别系统。到后来深度学习技术的兴起，人脸识别系统的规模扩展到万、十万、百万、千万的级别，当然也包括精度更高的人脸验证技术，同时针对金融场景，又出现了活体检测，虹膜验证等一系列新的实用
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2024-08-28 00:02:57
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1.LDA数学原理fisherface方法与eigenface方法比较2.LDA算法步骤LDA算法的主要优点PCA和LDA的分析比较 1.LDA数学原理所谓分类器，一般是将输入空间X，根据需要划分的类别，将输入空间划分为一些互不相交的区域，这些区域的边界一般叫做决策面（decision boundaries）。预测函数的形式不同，会使得决策面或者光滑，或者粗糙。其中有一种比较特别的就是判别面是参
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2024-04-06 08:38:19
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