基于opencv的人脸识别（基于opencv的人脸识别门禁毕业论文）

本篇文章给大家谈谈基于opencv的人脸识别，以及基于opencv的人脸识别门禁毕业论文对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、新人弱弱的问一下opencv的人脸识别率怎么样
• 2、opencv怎么实现人脸识别活体检测？
• 3、基于opencv的人脸识别系统设计的目的
• 4、用opencv做人脸识别 如何识别陌生人?
• 5、opencv中检测出人脸之后，需要把检测出的人脸区域提取出来，用作人脸识别，那么如何提取人脸区域

新人弱弱的问一下opencv的人脸识别率怎么样

还行的。其实有很多办法，我说一种简单办法的思路吧，如果编码的话，代码量有些大。

[思路族橡]识别出某个人的脸

（1）你先准备好这个人的几张或几十张的图片让程序来“学习”兆没旁

（2）[程序分为两部分]第一部分：[学习这个人的脸]

把这些图片逐个读入程序，然后对每个图片进行以下处理：

a.初步降噪：可以用cvErode或更好级别的算法来对图像完成初步降噪（opencv这块有几个挺好的算法，自己是依据需求和场景来定用哪个吧）

b.用ROI或其他方法划定出人脸区域

c.为ROI圈定的区域 建立histogram

（3）这样你就有了几十个histogram，然后自己写个算法来提取这几十张histogram 的通用特点[也就是模糊的找到这个人的脸部特征]

（4）然后再依据提取的特征建立一个histogram

（5）[程序第二部分]：[识别人脸]

a.从摄像头，读入人脸

b.初步降噪

c.ROI划定区域

d.建立一个histogram

e.用这个histogram与之前[学习中]的histogram进行比较，如果差异小于你规定的阀值 ，则确定识别成功。

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以上功能只能做到：如果这个人出现在摄像头前，则能认出这个人来了，如果其他人出现在摄像头前则输出“这个人不是要找的人”。

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上面的算法应该算是最简单的啦，所以效果应该不会太好，opencv中还可以对图像进行划察槐分，然后定点五官，这个方法可能更好一些。

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如果你要让它能识别出多人，那么思路一样，只不过要对每个人进行上面提到的“机器学习”的过程，也就是建立一个自己的识别库的过程。

opencv怎么实现人脸识别活体检测？

openCV具备人脸识别的解决方案，余岩但openCV仿佛是一道坎，我始终不能安排跨过这道坎的计划。很早以前在processing官网中找到了Face Detect（这个链接需要代理才能打开）这个为processing提供人脸识别功能的lib，今天终于静下心来仔细阅读了它的说明文档，下面是其基本使用方法说明： 首先下载pFaceDetect.zip，在processing的libraries文件夹中新建一个名为pFaceDetect的文件夹，再将压缩包内的library文件夹拷贝到这个文件夹中。 其次，Face Detect需要openCV的支持，但并不必须安装openCV到计算机中，只要把openCV的cxcore100.dll 、cv100.dll 、libguide40.dll 三个文件拷贝到processing根目录就行了。 pFaceDetect是对PImage对象进行识别，下面的范例中是通过JMyron来获取视频，并将像素信息复制到谨备PImage对象中，因此，运行下面的范例还需要安装JMyron。 重启processing，新建一个项目并保存，把压缩包内的data文件夹拷贝到当前项目的存档目录中祥毁毁。 不要忘记连接好摄像头。

[img]

基于opencv的人脸识别系统设计的目的

opencv的人脸识别系统设计的孝乱目的是通过人脸识别系统预防同行或者职业打假人。根据查询相关资料显示：作为生意经营者孙慎拿，需要预防同行的咨询、问价等商业活动，这是一种行业内的竞争关系，而通过这套系统可以非常准确的识别出这些特殊群体，从而使得商家则搭能够先发制人，采取主动的措施权。

用opencv做人脸识别 如何识别陌生人?

如果某个识别对象和训练库中的某一个很匹配，那么就会有很高的相似度。

如果识别对象不在训芹拍练库中，那么就算是返回了结果，相似度也不会很高，只不过是嫌旅羡数值上的最优解。

所以，设置一个相似度的阀值(THREADHOLD), 最匹配误差(leastDistSq)大于这个阀值就可以判断为不在训练库中！

...

  if 镇碧( leastDistSq  THREADHOLD ) {

      return -1;

  }

  

  return iNearest;  

}

opencv中检测出人脸之后，需要把检测出的人脸区域提取出来，用作人脸识别，那么如何提取人脸区域

首先使用opencv自带的rectangle函数将检测出做嫌辩来的人脸用矩形框框住，然后新定义一个Mat类型变量将矩形框框住的部分者祥提取出来纯缺就可以了；

如rectangle(image, Rect(x1,y1,w1,h1), Scalar(0,0,255),1);

Mat image_cut=image(cvRect(x,y,w,h));

imshow("",image_cut);即可

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