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在本章中，我们将会对人脸识别技术的概念、发展、目标等做简要介绍，以便读者对这项技术有一个立体的认识。1.1 人脸识别概况人脸识别技术是如今十分热门的一项技术，掌握人脸识别技术的优势不言而喻。下面，我们将首先介绍人脸识别的基本概况。1.1.1 何为人脸识别人脸识别技术由来已久，这个
1.3 人脸识别的目标我们已经介绍了人脸识别的不同应用场景。在不同的应用场景下，人脸识别的目标可能是不相同的。但是，对于绝大多数的人脸识别应用场景，人脸识别的目标是类似的。人脸识别的大致流程可以描述为：通过人脸识别模型判断图片中是否存在人脸，如果存在人脸，则定位到该人脸的区位，或
劣势 人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。 相似性 不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人
特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。 基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描
最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。 案例引入 首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LB
态。由于人脸具有不易复制的特性，可以有效解决冒名签到、IC卡丢失，指纹破皮打不上卡的问题，因此逐渐被市场接纳并普及应用。然而人们对新技术总是抱有怀疑，尤其是在网红脸可以同步解锁iPhoneX 的段子层出不穷的情况下，让人们对人脸识别的准确率有了更多的疑虑。事实上，随着人脸识别技术
com/iYUYUE/faces-morphing 这个待看: https://github.com/alyssaq/face_morpher dlib版的：可以看: https://github.com/zhangodie/face_morpher c++: https://github
LBP的改进版本： 原始的LBP提出后，研究人员不断对其提出了各种改进和优化。 （1）圆形LBP算子： 基本的 LBP 算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala
从而得出识别结果。 3 PCA-SⅤM人脸识别模型的建立 3.1人脸库构建 人脸识别模型的建立首先需要适当的人脸库。本文分两步构建人脸库。 (1) 选择OR L人脸数据库加入本文人脸库， 其中包含40个人的每人10张人脸图片， 一共400张图片， 每张大小是112×92像素， 图片格式是pgm。
提出问题，引入SDK的概念 什么是SDK？ 我们并不具备开发人脸识别的能力，但我们可以用大公司已经开发好的工具或者功能，来实现人脸识别，而大公司提供的就叫SDK(Software Development Kit) 软件开发工具包广义上指辅助开发某一类软件的相关文档、范例和工具的集合 2
一：前言 本次人脸识别技术使用到的是级联分类器 对于级联分类器，如果想要自己训练模型可以参考这篇文章 【OpenCV】 级联分类器训练模型 【友情提示：训练对电脑的配置要求比较高，另外还需要有足够庞大的样本数据，因此，如果是研究生在导师实验室用着3090的，可以自己训练，
GAN 可以说是当前深度学习领域的一朵奇葩，很多图像风格转换的效果确实很惊艳，但是GAN有什么实际的应用场景么？它的发展对于研究通用人工智能有什么意义？
HOG区间有两种不同的形式，它们的区别在于：一个的中心细胞是完整的，一个的中心细胞是被分割的。如上图所示：作者发现 C-HOG的这两种形式都能取得相同的效果。C-HOG区间可以用四个参数来表征：角度盒子的个数、半径盒子个数、中心盒子的半径、半径的伸展因子。通过实验，对于行人检测，最佳的参数设置
一、简介 理论知识参考文献：基于局部特征提取人脸识别方法优化研究 二、部分源代码 function varargout = spectacles_lpp_classification(varargin)
人脸识别： Backbone Dataset Method Mask Children &n
当前人脸识别服务中，如果传入的图片中包含多个人脸，则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是我们可以使用如下方法，实现一张图片中多张人脸的识别（比对/搜索）：调用人脸检测接口，可以得到多张人脸在图片中的像素位置。通过获取到的人脸位置信息，从原图中将人脸图片截出，可以参考多人脸识别De
人脸匹配。 (1)人脸检测。人脸检测的目的是找出人脸在图像中的位置。当在一张图片中发现一个人脸时，不管是什么样的人脸信息， 机器都会标记出人脸的坐标信息， 或者将人脸切割， 用HOG检测出人脸的位置， 然后计算出图像中的像素梯度。机器算法能够将图像转化为HOG， 进而得到人脸的位置信息。(2)
尝试了人脸识别案例（https://github.com/Atlas200dk-test/sample-facedetection）分析, 但presenter显示的画面和camera会有5到10秒的时间差, 照理说应该是实时realtime的没错吧？研究很久都找不到原因, 请问有没有什么可以加速推理的模块可参考
人脸之间的差别得到突出，并弱化了表情，光照等因素的影响。2、基于LBP算子的识别算法3、基于隐马尔可夫模型的识别算法 --HMM 在HMM基础上衍生的嵌入式隐马尔可夫模型EHMM和二维HMM对人脸识别有较高的识别率，鲁棒性较强，对让人脸表情，姿态的变化不敏感，对于人脸
初始化人数计数器num_people = 0 # 画面中人的数量init_people = 0 #all_people = 0 # 整个视频中出现的人的数量i = datetime.datetime.now() # 现在的时间i_pre = i.second-4
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