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基于OpenCV的人脸检测（封装了人脸识别所需特征值的提取）

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简介：
本项目基于OpenCV库实现人脸检测功能，并提供便捷接口以提取用于识别的人脸特征值。适合快速开发人脸识别应用。 近期项目需要进行人脸相似度对比。由于人脸识别的算法是公司内部开发的，我们只上传了人脸检测的相关代码，并保留了一些代码注释以帮助大家理解定义的一些属性。同时，我们也保留了人脸特征值提取的部分，如果有现成的人脸识别算法可以直接调用（适用于Android Studio项目）。

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  • 基于OpenCV的人脸检测（封装了人脸识别所需特征值的提取）
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    本项目基于OpenCV库实现人脸检测功能，并提供便捷接口以提取用于识别的人脸特征值。适合快速开发人脸识别应用。 近期项目需要进行人脸相似度对比。由于人脸识别的算法是公司内部开发的，我们只上传了人脸检测的相关代码，并保留了一些代码注释以帮助大家理解定义的一些属性。同时，我们也保留了人脸特征值提取的部分，如果有现成的人脸识别算法可以直接调用（适用于Android Studio项目）。
     
  • 基于MTCNN人脸检测和FaceNet特征提取的人脸识别系统源码
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    本代码实现了一套人脸识别系统，融合了MTCNN算法进行精准人脸检测与定位，并利用FaceNet模型高效提取面部特征，适用于身份验证等场景。 本项目是一个完整的人脸识别系统，使用MTCNN进行人脸识别，并利用FaceNet提取人脸特征。该系统提供以下功能：人脸识别、人脸特征提取以及人脸对比。
     
  • 基于OpenCV的人脸特征提取与识别源程序
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    本项目采用OpenCV库实现人脸检测、关键点定位及面部特征提取，并运用机器学习算法进行人脸识别，适用于安全认证和用户验证场景。 本程序是使用OpenCV开发的人脸识别程序，采用基于Gabor滤波算法的人脸特征提取方法。
     
  • LogGabfilter.rar_人脸识别_特征提取_loggabor
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    本资源包提供了一种基于Log-Gabor滤波器的人脸识别与特征提取方法，适用于图像处理和模式识别领域的研究。 这是loggabor的核心代码，主要实现的是对人脸的特征提取。
     
  • 基于MATLAB的肤色分割与特征提取人脸检测及KL人脸识别-fdv41.zip
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    本项目为基于MATLAB的人脸识别系统，包含肤色分割、特征提取和KL（Karhunen-Loève）人脸识别算法。通过精确的脸部特征分析实现高效准确的人脸检测与识别。 基于MATLAB的人脸检测与KL人脸识别方法结合肤色分割和特征提取技术的研究成果被封装在fdv41.zip文件中。该研究还包括了对彩色图像皮肤区域的分割算法，旨在优化人脸检测系统的性能。
     
  • 基于Yolov5的人脸检测与Arcface预训练模型的人脸特征提取及识别.zip
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5人脸检测和ArcFace预训练模型进行人脸识别的解决方案。通过此工具，用户能够高效地定位、提取并验证图像或视频中的人脸特征。 在 `interface_about_face_recognition.py` 文件中，将 `weights` 变量的地址改为本地的 YOLO 权重文件路径，并确认第123行中的 ArcFace 权重也已更新为正确的路径。 请确保已经配置了运行 YOLOv5 所需的所有环境。此外，请确认安装了 FastAPI 和 Uvicorn 这两个用于构建接口的第三方库。 在 `interface_about_face_recognition.py` 文件所在的同级目录下创建一个名为 `face_img_database` 的文件夹，然后运行该脚本即可。后台检测到人脸后会与 `face_img_database` 文件夹中的人脸特征进行对比。如果匹配成功，则返回对应文件夹的名称作为人脸名；若未找到匹配项，则将新面孔保存至 `face_img_database` 文件夹内，并以 `unknownx.jpg` 的格式递增命名。
     
  • MATLAB中的人脸识别与特征提取
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    本项目深入研究了在MATLAB环境下实现人脸识别及特征提取的技术方法，涵盖人脸检测、预处理、关键特征点定位和模式识别等多个方面。 用Matlab编写的人脸识别代码，其中包含了若干张照片，并采用了Gabor特征提取方法以及Face Detection System。
     
  • 基于Matlab的人脸图像特征提取代码及OpenCV在Android上的应用：人脸识别
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    本项目利用MATLAB实现人脸图像特征的有效提取，并展示了如何将这些技术通过OpenCV移植到Android设备上进行人脸识别的应用实践。 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）的跨平台计算机视觉库，在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上均可运行。它轻量级且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口，并实现了图像处理及计算机视觉方面的许多通用算法。其应用领域包括人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人技术、运动分析、机器视觉以及结构分析。 本项目主要介绍OpenCV的重要概念及其在Android系统中的使用方法，具体功能如下： 1. 打开相机检测是否有人脸； 2. 根据人脸信息匹配特征值； 3. 在画面中框选出现的人脸。 项目包含示例代码和技术文档。
     
  • 基于NMF和PCA的人脸图像特征提取及对比分析_nmf_人脸识别_pca_特征提取_
    优质
    本文探讨了非负矩阵分解(NMF)与主成分分析(PCA)在人脸图像特征提取中的应用，并进行了详细的性能比较，为人脸识别技术提供理论参考。 基于NMF和PCA的人脸图像特征提取方法简单有效。
     
  • 基于Eigenvector的人脸识别与匹配的Matlab代码-人脸图像特征提取
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab实现的人脸识别与匹配系统，采用Eigenvector技术进行高效的人脸图像特征提取，适用于人脸识别研究和应用。 该项目旨在通过使用Haar分类器来改进人脸检测系统以获得更高的准确度结果。由于其快速性和高效性，Haar分类器被用于面部检测，并且在实际应用中已经实现了较高的准确性。 对于数据预处理部分，我们已获取了一个包含40人的数据集。每个人都有10张不同姿态的图像，这意味着总共有40x10=400张图像。每个人的图像是以单独文件夹的形式存储的，在这些文件夹内，每一张图片都是灰度格式且尺寸和分辨率一致（例如92x112像素）。此外，每一幅图像都必须具有相同的扩展名，如bmp或pgm等。 数据预处理的具体步骤如下： - 每个人提供10张不同姿态的图像； - 图像保存在单独以s1、s2、... s40命名的文件夹中； - 所有图片均为灰度级，并且具有相同的分辨率和尺寸。