一 人脸识别 1 EigenFace 介绍 EigenFace 在人脸识别历史上应该是具有里程碑式意义的，其被认为是第一种有效的人脸识别 算法。1987 年 Sirovich and Kirby 为了减少人脸图像的表示采用了 PCA（主成分分析）的方法进行降维，1991 年 Matthew Turk 和 Alex Pentland 首次将 PCA 应用于人脸识别，即将原始图像投影到特征空间，得到一
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2024-04-28 09:22:18
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1.肤色检测 肤色检测技术利用了计算机对人体皮肤像素的分析过程，随着人脸检测技术，表情识别及手势识别等技术的快速发展，肤色应用领域日趋增多。肤色检测技术常用的方法有基于颜色空间、光谱特征以及肤色反射模型等方法，这些方法的主要步骤先进行颜色空间变换，然后再建立肤色模型。肤色检测中颜色空间有RGB、YCrCb、HSV和Lab等，通常在处理的时候是将RGB颜色空间变换成相应的颜色空间，对某种类型的图像
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2023-08-13 15:41:35
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人脸检测是人脸识别、人机交互、智能视觉监控等:工作的前提。近年来,在模式识别与计算 机视觉领域,人脸检测已经成为一个受到普遍 重视、研究十分活跃的方向。本文针对复杂背 景下的彩色正面人脸图像，将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来，构建了人 脸检测实验系统，并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。本文首
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2023-08-14 20:46:30
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文章目录问题描述解决方案安装人脸检测1. HARR特征级联分类器2. LBP特征级联分类器3. DNN预训练模型4. MTCNN预训练模型5. HOG人脸检测器6. MMOD预训练模型7. RetinaFace预训练模型运算时间人脸识别1. LBPH人脸识别器2. OpenFace人脸识别器（尚未完成）3. DeepID人脸识别器（尚未完成）4. FaceNet人脸识别器（尚未完成）5. Ins
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2024-08-16 13:01:49
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用python进行人脸识别（五）基本原理代码 OpenCV的基本操作已经学会了，那么开始尝试进行人脸识别吧。 基本原理人类区分不同的人脸是根据鼻子、醉、眼睛、眉毛、肤色等等因素，这些因素的大小、间距、形状的不同，构成了形形色色的人脸，也构成了这个大千世界。人脸识别的前期就是按照这个思路进行，即几何特征法。但后来发现这玩应儿并不好用，发展出了许许多多的识别方法。如果人眼是根据鼻子、嘴巴这些组织的
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2023-12-12 21:27:35
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在日常生活中我们表示颜色的时候都喜欢用RGB模型进行表示，RGB分别代表了三原色：红色Red， 绿色Green，蓝色Blue。但是当我们想要从图片中选取某种颜色的时候，比如说红色，用RGB该怎么做？很难啊。所以当涉及到颜色的时候我们通常都会将图片转化到hsv空间进行表示。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。那么该如何选择我们需要的颜色呢？比如说红色，是否就只需要选择一
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2024-05-10 18:03:38
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下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码。 //包含头文件
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
int main()
{
const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sourc
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2023-06-21 09:47:03
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opencv人脸识别C++代码 http://read.pudn.com/downloads674/sourcecode/graph/opencv/2728222/facerec.cpp__.htm
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2019-01-30 13:23:00
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上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识，当时课程作业是用haar实现人脸检测but当时是心思根本不在图像处理上，so找了个同学帮忙做的，自己没上心然鹅天道好轮回，现在捡起来了原来的算法一脸懵逼，自己挖的坑再深也得跳下去啊！ 先上一张经典的lena图镇场子！ 流程图：读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果其中，重中之重就是怎样进行检测？下面主要
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2024-06-08 19:44:12
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//第一种：RGB c
原创
2022-04-11 13:40:43
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OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo首先安装一些依赖的库pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
pip install numpy
pip install pillow需要注意一点，最好将pip设置国内的阿里云
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2024-04-26 18:21:13
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//第一种：RGB color space 【效果挺好】// skin region location using rgb limitationvoid ImageSkin::ImageSkinRGB(const Mat& rgb, Mat& _dst){ assert(rgb.channels() == 3 && _dst.channels() == 3); static
原创
2021-12-22 11:20:26
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先贴代码
1. void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){
2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height);
3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U,
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2024-08-29 17:41:25
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OpenCV 人脸检测的代码分析
OpenCV 人脸检测的代码分析
一、预备知识： 1、动态内存存储及操作函数 CvMemStorage
typedef struct CvMemStorage
{
struct CvMemBlock* bottom;/* first allocated block */
struct CvMemBlock* top; /* the curren
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2024-08-21 22:19:42
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（1）OpenCV人脸检测C++程序流程：OpenCV的人脸检测程序采用了Viola & Jones人脸检测方法，主要是调用训练好的瀑布级联分类器cascade来进行模式匹配。 cvHaarDetectObjects先将图像灰度化，根据传入参数判断是否进行canny边缘处理(默认不使用)，再进行匹配。匹配后收集找出的匹配块，过滤噪声，计算相邻个数如果超过了规定值（传入的min_neighb
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2024-08-30 12:38:36
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肤色检测肤色是人类皮肤重要特征之一，在检测人脸或手等目标时常采用肤色检测的方法，将相关区域从图像中分割出来。肤色检测方法：肤色检测方法有很多，但无论是基于不同的色彩空间还是不同的肤色模型，其根本出发点在于肤色分布的聚集性，即肤色的颜色分量一般聚集在某个范围内。通过大量的肤色样本进行统计，找出肤色颜色分量的聚集范围或用特殊的分布模型去模拟肤色分布，进而实现对任意像素颜色的判别。本例主要采用肤色颜色分
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2023-12-14 18:44:37
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本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位，以此为基础，我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位，或者特定颜色线条的提取与定位 主要步骤:将RGB图像转化为HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255），不同的颜色有着不同的取值范围，一般给出如下：设定待提取颜色的HSV范围值，然后调用inRange函数实现对
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2023-10-20 14:31:45
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所需库import cv2 # 用于获取视频、图像变换、标记
# cv2.face模块 用于人脸数据训练，人脸匹配
"""
注意1：cv2有两个包
一个为opencv-python，# opencv主仓库的模块
一个为opencv-contrib-python，# main模块和contrib模块
注意2：face模块在opencv-contrib-python中，需要单独安装。
注
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2024-04-01 19:17:29
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本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域——人脸检测（人脸识别）。人脸检测可以说是学术界的宠儿，在不少EI，SCI高级别论文都能看到它的身影。甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测。当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注，很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售。 在OpenCV中，人脸检测也是其热门应用之一。在OpenCV的特
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2024-05-28 15:47:05
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目录1. 调用库函数2. 调用摄像头并设置窗口3. 设置图片正负样本数据集的路径4. 调用人脸检测器5. 正负样本载入6.提取人脸区域7. 建立LBPH人脸识别模型8. 实时检测9. 测试结果10. 不足之处11. 改进方法 声明：本程序基于Python的OpenCV模块编程，利用opencv已有的人脸检测器和人脸识别器进行实时人脸识别 1. 调用库函数import cv2
import num
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2024-03-15 05:34:39
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