OpenCV-Python实战（17）——人脸识别详解

OpenCV-Python实战（17）——人脸识别详解0. 前言1. 人脸识别简介2. 使用 OpenCV 进行人脸识别2.1 使用 OpenCV 进行人脸识别流程示例3. 使用 dlib 进行人脸识别4. 使用 face_recognition 进行人脸识别小结系列链接0. 前言人脸处理是人工智能中的一个热门话题，人脸处理可以使用计算机视觉算法从人脸中自动提取大量信息，例如身份、意图和情感。随着计算机视觉、机器学习和深度学习的发展，人脸识别已经成为一个热门话题。在本文中，我们介绍OpenCV提供的与人脸识别相关的函数，同时还将探索一些用于人脸识别的深度学习方法，这些方法可以轻松集成到计算机视觉项目中以实现高精度的人脸识别。1. 人脸识别简介人脸识别具有广泛的应用前景，包括犯罪预防、智能监视以及社交网络。但自动人脸识别同样面临多种挑战，例如遮挡、装束变化、表情、年龄老化等。继在对象识别方面取得成功之后，CNN 已被广泛用于人脸识别。2. 使用 OpenCV 进行人脸识别OpenCV提供了三种不同的实现来执行人脸识别：EigenfacesFisherfacesLocal Binary Patterns Histograms (LBPH)这些实现以不同的方式执行人脸识别。但是，我们仅需更改识别器的创建方式就可以独立于其内部算法使用它们了：