基于特征脸的PCA人脸识别系统

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。

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

思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口

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！