利用opencv里面自带的人脸分类器识别含有人脸的图片。里面包含python写的识别含有人脸图片程序，以及一个opencv里的训练好的分类器。

BITer咯

Viola-Jones检测框架 这是Viola-Jones检测框架的实现，用于人脸检测。 要求 Viola-Jones Framework的此实现需要python版本3.5.2，并取决于以下模块： 模块 版本 评论 麻木 1.13.3 科学的 1.0.0 的OpenCVPython的 3.4.0.14 用于捕获图像 scikit学习 0.19.1 用于改组数据 用法 运行以下命令以开始人脸检测： python detect.py 主要概念 类似Haar的功能 Viola和Jones提出了类似Haar的特征，以适应使用Haar小波的想法（来自Papageoriou等人）。 在此工具中，使用了五种类似Haar的特征。 它们是：左右，上下，水平居中，垂直居中，对角线。 整体形象 为了加快特征提取过程，使用了称为积分图像的图像中间表示。 AdaBoost AdaBoost是Adap

haar特征代码matlab 中提琴琼斯人脸检测器 Viola Jones 人脸检测算法的实现 实现的 Viola Jones Detector：采用了 5 个 Haar 类型的特征：其中 haar==1 :5。 这是在calculatehaar.m 文件中定义的。 integerImg.m 函数计算随着 harr 特征的尺寸变化所取点的积分值。 haar 维度根据命令行 haarX = dimX:dimX:window-pixelX 和 haarY = dimY:dimY:window-pixelY 在窗口大小 pixelX = 2:window-dimX 和 pixelY = 2:window-dimY 中更改。 图像权重通过除以 1/(facesize+nonfacesize) 进行归一化，其中人脸大小是人脸图像的数量，非人脸是非人脸图像的数量。 图像权重在 adaboost 函数中根据误报和漏报进行更新。 Adaboost 根据它生成的 harrVal 为所有正确的捕获分配一个捕获值 1。 分类器权重也会根据错误进行更新，新的图像权重会传递给主脚本。 获得的弱分类器为 221

sex_classifier_dlib_transfer_learning 使用dlib人脸识别模型作为特征提取器的性别分类器的简单演示 通过使用dlib人脸识别模型，我们可以使用sklearn ML框架进行转移学习以对人脸性别进行分类。 由于缺乏公开的亚洲性别数据集，该过渡数据集全是亚洲人。 但是，我有很多私人照片，因此我不会共享数据集。 如果您自己被trainig迷住了，则可以使用Google照片搜寻器下载图像并标记自己的名字 如果您想使用，我还提供了简单的预训练模型。 这是评估指标 precision recall f1-score su

调用摄像头来识别人脸的程序，采用开源的框架，使用起来比较方便

人脸检测与识别Web应用 一个实现face-api.js（用于在浏览器中使用面部检测和面部识别JavaScript API以及使用tensorflow.js的nodejs的Web应用程序）

3D Face Modeling, Analysis and Recognition 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

人脸识别 使用Scikit-learn和OpenCV简单人脸识别系统 使用pip安装依赖项 点安装scikit学习 pip安装imutils 点安装numpy pip安装opencv-python 使用以下命令运行面部识别系统 python extract_embeddings.py python train_model.py pythonogni.py -i images / image.jpg

交叉解决人脸识别