今天给各位分享基于opencv的人脸识别系统的知识，其中也会对opencv人脸识别模型训练进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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怎样使用OpenCV进行人脸识别
基于几何特征的人脸的人脸识别可能是最直观的方法来识别人脸。第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。
首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。把数据标记好之后就是opencv的事情。训练的函数非常简单。
opencv最近版本中都自带级联分类器，opencv_haartraining 和opencv_traincascade这两种分类器中已经自带有训练好的人脸模型。可以在代码里直接调用加载人脸的训练模型，然后就可以识别图像中的人脸了。效果还都不错。
opencv中三种人脸识别需要训练吗
1、opencv用adaboost检测人脸，是基于haar特征的。要检测人眼可以自己训练自己的分类器，检测别的同样道理可以自己训练。
2、首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。把数据标记好之后就是opencv的事情。训练的函数非常简单。
3、（1）收集训练样本：训练样本包括正样本和负样本。正样本，通俗点说，就是图片中只有你需要的目标。而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。但需要说明的是，负样本也并非随便选取的。
4、基本的图像处理和矩阵知识也是需要的。[gm：我是箫鸣的注释]由于我仅仅是翻译，对于六级才过的我，肯定有一些翻译错的或者不当的地方，所以请大家纠错。 介绍Introduction 从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。
opencv人脸识别戴眼镜识别不出来是什么问题
戴眼镜可能会影响脸部轮廓的特征，使人脸识别打卡系统无法正确识别； 原有人脸数据库中没有戴眼镜的照片； 戴眼镜可能会遮挡部分脸部特征信息，导致人脸识别系统识别出错。
网络问题：人脸识别需要联网才能进行识别，网络连接不稳定或者有信号问题，导致初始化失败。在网络条件较好的情况下进行人脸识别。光线和角度问题：人脸识别的准确度受到光线和角度的影响。光线条件不理想，如过亮或过暗的环境，或者角度不合适，导致初始化失败。请确保光线适中，让人脸正对摄像头。
光线条件：光线的变化会影响到人脸图像的质量，如果光线较弱或过强，可能会导致人脸识别失败。视角问题：如果人脸图像的拍摄角度不正常，比如侧脸、低头、仰头等，可能会使得人脸识别失败。人脸遮挡：如果人脸被遮挡，比如戴着口罩、戴眼镜、戴帽子等，可能会使得人脸识别失败。
会。戴眼镜后人脸识别有时会失败，影响学信网的人脸识别。比如眼镜的反光以及墨镜/护目镜遮挡面部等可能会造成人脸识别失败。尽量摘掉眼镜，学信网识别时请保持面部与手机之间的合理使用角度和距离。
光线条件：光线过强或过弱都会影响人脸识别的准确性。当环境光线过暗时，设备可能无法清晰捕捉到人脸特征；而光线过强时，可能会造成光线反射或过度曝光，导致识别困难。面部变化：面部的变化可能会导致人脸识别失败，例如年龄增长、发型改变、化妆、戴眼镜等。
首先，我们需要知道人脸识别的原理。人脸识别是通过人脸上的特征来识别一个人的身份，这些特征包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等等。而带眼镜的人，他们的眼睛部分会被眼镜遮挡住一部分，所以这个问题也就不难理解了。但是，值得注意的是，目前市面上的大部分人脸识别设备都可以识别戴眼镜的人。
用OpenCV开发人脸识别软件,用Java好还是用C/C++好
一般地说，用C/C++比较“主流”些，因为C/C++编译后直接生成可执行文件，不需要虚拟机，程序性能比较好。另一方面，无论用C/C++还是JAVA，使用 OpenCV进行开发的难度和工作量，没有太大的差异。
python更好。opencv内置支持的主要语言为python和c++，如果你用户不是特别大）（比如10000次以上的人脸识别每秒），一般python就绰绰有余了。当然如果是安卓客户端的话，还是c++或java方便点，如果是后台或者树莓派之类的，python就更方便。这里有个python的例子。opencv 3+已经内置了人脸识别功能。
Java不推荐，Matlab和VC都是可以的。Matlab有强大的image processing工具箱，入门较快，能对你的算法进行快速仿真，呈现。但是matlab只能做研究用，实际工程中最终都要转为c或vc。
关于基于opencv的人脸识别系统和opencv人脸识别模型训练的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
