人脸识别技术原理
人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。技术原理人脸识别技术包含三个部分：(1)人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度...
Java版人脸跟踪三部曲之一：极速体验
欢迎访问我的GitHub 关于《Java版人脸跟踪三部曲》系列-《Java版人脸跟踪三部曲》系列是欣宸的又一原创，目标是通过理论加实战，与大家一同了解CamShift(连续自适应均值漂移)算法在Java领域的实际应用，整个系列由以下三篇文章组成： 极速体验：这是欣宸原创的一大特色，先动手，用最短时间和最小代价了解CamShift能做什么开发设计：这是编码前的准备工作，包含：要做什么？需要那些知识点...
人脸识别技术如何改善金融交易的安全性和可靠性？
人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份认证的技术。随着技术的不断进步和应用的广泛推广，人脸识别技术已经在金融领域得到了广泛的应用。 一、身份认证 身份认证是金融领域中非常重要的一环，人脸识别技术可以通过采集用户的面部数据，对用户进行身份认证，确保金融交易的安全和可靠性。在金融机构的账户开户、支付等环节，人脸识别技术可以代替传统的身份证、密码等方式进行身份认证，提高交...
JavaCV人脸识别三部曲之一：视频中的人脸保存为图片
欢迎访问我的GitHub 关于人脸识别 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第一篇，在《JavaCV的摄像头实战之八：人脸检测》一文中，实现了检测人脸并用方框标注出来，但仅框出人脸作用不大，最好是识别出此人的身份，这样就能做很多事情了，例如签到、告警等，这就是接下来咱们要挑战的人脸识别 人脸识别涉及到两个步骤：训练和识别，接下来简单说明解释一下 先看什么是训练，如下图，用两位天王的六张照片来训练，一...
【图像处理】使用Python进行实时人脸检测和识别
、说明 你有没有想过用Python构建一个面部识别系统？不要再看了！在本教程中，我们将使用 face_recognition 库来检测和识别视频流、图像甚至使用网络摄像头实时检测和识别人脸。 二、基本概念 人脸识别和人脸检测是计算机视觉领域的两个独立任务。 人脸检测是在照片或视频中自动定位人脸的过程。它通常涉及查找面部关键点的位置，例如嘴角和眼睛，并使...
Java版人脸跟踪三部曲之三：编码实战
欢迎访问我的GitHub 本篇概览 作为《Java版人脸跟踪三部曲》系列的终篇，本文会与大家一起写出完整的人脸跟踪应用代码前文《开发设计》中，已经对人脸跟踪的核心技术、应用主流程、异常处理等方方面面做了详细设计，建议您简单回顾一下接下来，自顶向下，先整体设计好主框架和关键类 程序主框架和关键类 听欣宸唠叨了两篇文章，终于要看具体代码了，整体上看，最关键的三个类如下图： 可见把功能、流程、知识点梳理...
MATLAB实现人脸识别
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。 拓展学习：https://download.csdn.net/download/m0_3810692...
基于OpenCV进行ESP32 CAM 的人脸和眼睛识别系统搭建
概述：ESP32 CAM 人脸识别系统 在这个项目中，我们将构建一个基于 ESP32 CAM 的人脸和眼睛识别系统。本教程向大家介绍一种高效的无线视频串流方式。这里我们使用了ESP32-CAM 模组，它是一个带有ESP32-S 芯片的小型摄像头模组。除了 OV2640 相机和多个用于连接外围设备的 GPIO 外，它还具有一个 microSD 卡插槽，可用于存储相机拍摄的图像。 我们将介绍 ESP32 ...
OpenCv人脸检测技术-(实现抖音特效-给人脸戴上墨镜)
OpenCv人脸检测技术-(实现抖音特效-给人脸戴上墨镜)本文章用的是Python库里的OpenCv。OpenCv相关函数说明import cv2 # 导入OpenCv库cv2.imread(filename) # 读取图像object = cv2.CascadeClassifier() # 括号里面填Haar级联分类器"""CascadeClassifier，是Opencv中做人脸检测...
【numpy手写系列】用PCA、LDA、SVM与CNN手写人脸识别代码
引言 目标在本课程项目中，学生将单独构建人脸识别系统系统学生需要应用主成分分析（PCA）来执行数据降维和可视化，以了解底层数据分布。然后，要求学生训练并应用三种分类模型——线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）–对人脸图像进行分类。通过该项目，学生有望获得基本的以及当前流行的模式识别技术的重要知识。编程语言学生可以在项目中使用他们选择的任何语言，尽管至少从...