实战OpenCV之人脸识别
基础入门
随着计算机视觉技术和深度学习的发展,人脸识别已经成为一项广泛应用的技术,涵盖了从安全监控、身份验证、智能家居到大型公共安全项目等多个领域。
人脸识别技术通常包括以下几个主要步骤。
图像采集:通过摄像头或其他图像采集设备,捕获包含人脸的图像或视频帧。
人脸检测:从图像中定位人脸的位置,确定人脸的边界框。常用的方法包括:基于特征的传统方法(比如:Haar特征)、基于深度学习的方法(比如:YOLO、SSD等)。
特征提取:从检测到的人脸区域中提取有用的特征向量。这些特征可以是基于几何形状的特征(比如:眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对位置)、颜色特征、或深度学习模型提取的高维特征向量。
特征匹配:将提取到的特征向量与数据库中的特征向量进行比较,以识别或验证个人的身份。常见的方法包括:欧氏距离、余弦相似度等。
在OpenCV 4.X版本中,新引入了FaceDetectorYN和F
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