注意，此算法只能检测正脸，并且任何算法都有一定的准确率。如上图所示，图像中有一处被错误地检测为人脸。以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的技术。它是基于机器学习且使用大量的正负样本训练得到分类器。Haar-like矩形特征：是用于物体检测
401*401 RGB图片->灰度化-> 计算得到400*400的LBP的256特征图->裁分成16个 10*10的 cell区域 -> 计算每个cell区域的256直方图，并归一化-> 送入SVM分类器训练/分类；2）基于L
从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，该类用于人脸识别，使用它可以方便地进行相关识别实验。原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于或等于中心像素值，则
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而
图像特征，图像纹理，图像频域等多种角度提取图像的特征。LBP,局部二值模式，局部特征描述算子，具有很强的纹理特征描述能力，具有光照不变性和旋转不变性。用python进行简单的LBP算法实验：。一个LBP算子可以产生多种不同的二进制模式，如果有P个采样点，每
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