包含人脸识别c源代码的词条

今天给各位分享人脸识别c源代码的知识，其中也会对进行解释，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！

本文目录一览：

• 1、人脸识别源码是谁写的
• 2、求人脸识别源代码
• 3、怎样使用OpenCV进行人脸识别
• 4、如何在Unity3D中实现人脸识别功能
• 5、人脸识别的源码，和其他动物或是物体识别的源码会有很大不同吗？
• 6、加载人像检测模型的代码是

人脸识别源码是谁写的

中科院山世光老师。SeetaFace6是一个开源人脸识别库，基于C加加编写，可以自由的用于商业用途，最早是由中科院山世光老师开源并维护的，所以人脸识别源码是中科院山世光老师编写的。截止到2022年10月15日，顺着SetaFace能找到的公司叫中科视拓。

求人脸识别源代码

基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码Face Detection System

这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码关键内容

使用步骤：

1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)

2. 找到"main.m"文件

3. 命令行中运行它

4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本

5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。

6. 等待程序检测出人脸区域

createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m

怎样使用OpenCV进行人脸识别

1.介绍Introduction

从OpenCV2.4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。(他写的源代码，我们可以在OpenCV的opencv\modules\contrib\doc\facerec\src下找到，当然也可以在他的github中找到，如果你想研究源码，自然可以去看看，不复杂)

目前支持的算法有

Eigenfaces特征脸createEigenFaceRecognizer()

Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()

LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方图 createLBPHFaceRecognizer()

下面所有的例子中的代码在OpenCV安装目录下的samples/cpp下面都能找到，所有的代码商用或者学习都是免费的。

1.2.人脸识别Face

Recognition

对人类来说，人脸识别很容易。文献[Tu06]告诉我们，仅仅是才三天的婴儿已经可以区分周围熟悉的人脸了。那么对于计算机来说，到底有多难？其实，迄今为止，我们对于人类自己为何可以区分不同的人所知甚少。是人脸内部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)还是外部特征(头型、发际线)对于人类识别更有效?我们怎么分析一张图像，大脑是如何对它编码的？David Hubel和TorstenWiesel向我们展示，我们的大脑针对不同的场景，如线、边、角或者运动这些局部特征有专门的神经细胞作出反应。显然我们没有把世界看成零散的块块，我们的视觉皮层必须以某种方式把不同的信息来源转化成有用的模式。自动人脸识别就是如何从一幅图像中提取有意义的特征，把它们放入一种有用的表示方式，然后对他们进行一些分类。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。这样的方法对于光照变化很稳健，但也有巨大的缺点：标记点的确定是很复杂的，即使是使用最先进的算法。一些几何特征人脸识别近期工作在文献[Bru92]中有描述。一个22维的特征向量被用在一个大数据库上，单靠几何特征不能提供足够的信息用于人脸识别。

如何在Unity3D中实现人脸识别功能

然后公开Unity3D的源代码

using UnityEngine;

using System.Collections;

public class Demo : MonoBehaviour {

//人脸识别结果的数据结构

public class face{

public Facemodels[] faces; //人脸数组,最大返回的脸为10张

}

//每张人脸识别结果的数据结构

public class Facemodels{

public int facerectanglex; //人脸矩形框x坐标

public int facerectangley; //人脸矩形框y坐标

public int facerectanglewidth; //人脸矩形框宽

public int facerectangleheigh; //人脸矩形框高

public string base64feature; //人脸的特征值

public int lefteyex; //人脸左眼特征坐标

public int lefteyey; //人脸左眼特征坐标

public int righteyex; //人脸右眼特征坐标

public int righteyey; //人脸右眼特征坐标

public int mouthx; //人脸口型特征坐标

public int mouthy; //人脸口型特征坐标

}

public Facemodels people = new Facemodels();

Texture2D _tex = null;

string _message = null;

人脸识别的源码，和其他动物或是物体识别的源码会有很大不同吗？

理论上相同，实际代码差很多

本质上都是特征点提取

但在一帧图像中，怎么定位特征点，定位哪些特征点，怎么提高速度，怎么提升准确率，这些都需要针对性算法

可以这么说，针对亚洲人和针对欧美人的人脸识别，代码差异都比想象的大很多，更别说跨物种了

加载人像检测模型的代码是

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。

一点区分

对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。今天我们要做的是人脸识别。

所用工具

Anaconda 2——Python 2

Dlib

scikit-image

Dlib

对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：

pip install dlib

上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：

pip install scikit-image

注：如果用pip install dlib安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。

人脸识别

之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。今天的例子既然代码不超过40行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。

首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：

准备了六个候选人的图片放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸图片test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predi

人脸识别c源代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、人脸识别c源代码的信息别忘了在本站进行查找喔。