在vs环境下的opencv代码,pca实现特征脸提取
主要为大家详细介绍了python实现人脸识别经典算法,特征脸法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
该项目是unity3d结合百度AI来实现的人脸识别的Demo,包含人脸注册以及识别验证。
比较深入的分析了人脸识别方法的原理关键词:图像处理,人脸检测,人脸识别,PCA
基于PCA算法的人脸识别过程大致分为训练、测试、识别这三个阶段完成,在训练阶段,通过寻找协方差矩阵的特征向量,求出样本在该特征向量上的投影系数；在测试阶段,通过将测试样本投影到特征向量上,得到测试样本
使用javaCv实现的人脸识别小程序,包含有ORL人脸库图片,使用了PCA降维再识别的方法,识别率不高,只有46%左右,但有一定的参考意义,注释写的很详细!
基于PCNN和PCA的嘈杂人脸识别
提出了一种实际应用环境下的动态人脸识别系统。首先讨论了动态人脸识别系统硬件环境的搭建,然后详细介绍了动态人脸识别系统的软件流程、主要的功能模块、人脸库的构建及管理等,最后对系统进行了测试。测试结果表明
基于python3.0设计实现实时的人脸识别系统,包括打开摄像头,人脸检测,人脸识别等
详细介绍人脸识别的核心算法 从一维HMM的结构可以看出其擅长一维的信号处理,所以其在语音领域取得了很大的突破。但是在图像处理和识别方面,由于图像是一个二维信号,虽然可以象求特征脸的方法那样把它展开成一
