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浅理解C++ 人脸识别系统的实现

2023-07-28 06:56:14 77

机器学习

机器学习的目的是把数据转换成信息。
机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息。

人脸识别

人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸。
每个节点的正确识别率很高，但正确拒绝率很低。
任一节点判断没有人脸特征则结束运算，宣布不是人脸。
全部节点通过，则宣布是人脸。

工业上，常用人脸识别技术来识别物体。

基于深度学习的人脸识别系统，一共用到5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速器）。

用到一个开源的深度学习模型：VGGmodel。

#include"opencv2/core/core.hpp"
#include"opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include
#include

usingnamespacestd;
usingnamespacecv;

stringface_cascade_name="haarcascade_frontalface_alt.xml";
CascadeClassifierface_cascade;
stringwindow_name="人脸识别";

voiddetectAndDisplay(Matframe);

intmain(intargc,char**argv){
Matimage;
image=imread(argv[1]);

if(argc!=2||!image.data){
printf("[error]没有图片\n");
return-1;
}

if(!face_cascade.load(face_cascade_name)){
printf("[error]无法加载级联分类器文件！\n");
return-1;
}

detectAndDisplay(image);

waitKey(0);
}

voiddetectAndDisplay(Matframe){
std::vectorfaces;
Matframe_gray;

cvtColor(frame,frame_gray,CV_BGR2GRAY);
equalizeHist(frame_gray,frame_gray);

face_cascade.detectMultiScale(frame_gray,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,Size(30,30));

for(inti=0;i
参考文章：https://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/22/2781552.html


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