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一般来说,一台人脸识别终端设备系统主要包括硬件软件两个方面,硬件方面:外壳、主板、显示屏、摄像头、补光灯、红外灯;软件方面:操作系统、人脸识别app、算法、后台管理程序。千千万万的各种部件如何组合,调试,适配,这给许多开发者人员造成了巨大的困扰以及大量时间精力投入。
人脸识别系统运行步骤如下:
1. 从摄像头抓取一帧图片。
2. 转换彩色图片帧为灰度图片帧。
3. 检测灰度图片帧的人脸。
4. 处理图片以显示人脸区域(使用 cvSetImageROI() 和 cvCopyImage())。
5. 预处理脸部图片。
6. 识别图片中的人。
现在你已经有了一个用摄像头实时识别人脸的方法,但是要学习新人脸,你不得不关闭这个程序,把摄像头的图片保存成图片文件,更新图片列表,使用离线命令行训练的方法,然后以实时摄像头识别的模式再次运行这个程序。所以实际上,你完全可以用程序来执行实时的摄像头训练!
人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。
第一步,需要对局部区域进行定义;
第二步,人脸局部区域特征的提取,依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量;
第三步,局部特征选择(可选);
后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式,每个局部特征 对应一个分类器,后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。
人脸识别系统运行步骤如下:
1. 从摄像头抓取一帧图片。
2. 转换彩色图片帧为灰度图片帧。
3. 检测灰度图片帧的人脸。
4. 处理图片以显示人脸区域(使用 cvSetImageROI() 和 cvCopyImage())。
5. 预处理脸部图片。
6. 识别图片中的人。
现在你已经有了一个用摄像头实时识别人脸的方法,但是要学习新人脸,你不得不关闭这个程序,把摄像头的图片保存成图片文件,更新图片列表,使用离线命令行训练的方法,然后以实时摄像头识别的模式再次运行这个程序。所以实际上,你完全可以用程序来执行实时的摄像头训练!
人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。
第一步,需要对局部区域进行定义;
第二步,人脸局部区域特征的提取,依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量;
第三步,局部特征选择(可选);
后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式,每个局部特征 对应一个分类器,后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。
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