该软件包接受的唯一图像是 .pgm（便携式灰度图）图像。 所有图像的大小应相同。 训练： 需要一组人脸图像来训练系统。 这些图像应放在 Matlab 路径中的单个文件夹中。 使用以下函数进行训练： [图像,H,W,M,m,U,omega]=trainingEF(trainingFolder); 在哪里 trainingFolder - 包含训练人脸图像的文件夹的完整路径 认出： 要识别的人脸图像也应该是 .pgm 文件。 使用以下函数进行识别： testingEF(testImage,images,H,W,M,m,U,omega) 在哪里testImage - 要识别的人脸图像的文件名（带扩展名）， images,H,W,M,m,U,omega - 训练函数的输出参数 测试图像和测试图像对应的训练集中的图像显示为输出。

机器学习人脸图片识别前需要大规模图片训练，方可后续识别具体的图片匹配哪一个。

qt + opencv RGB活体识别程序demo，通过提取lbp和hog特征，训练人脸，可以判断出是手机图片和视频，打印图片，

opencv_traincascade人脸训练，内含1000张正样本，3000张负样本，MIT人脸库，操作说明，训练代码，测试程序，测试结果

人脸样本库，正负样本各10000例，男人+女人，训练人脸识别模型使用

这是一个人脸特征样本，共10000例，全是戴眼镜的人脸照片，使用这些照片去进行训练，

基于opencv人脸识别。 内含人脸采集、人脸训练、人脸识别、训练数据删除。包含一整套识别的流程

人脸识别训练人脸库全集

ArcFace/InsightFace使用自己数据训练/验证过程，训练自己的数据需要制作几个所需的文件，官方没有详细说明，而且还需要对部分代码进行修改，也有好多需要自己写，才能使用自定义的数据集进行训练和测试。博客地址https://blog.csdn.net/qq_39707285/article/details/98068436中有详细介绍训练/验证过程。 修复图片过多在制作bin文件时可能出现MemoryError的BUG，分别替换src/eval文件夹下的flw_m.py和src/data文件夹下的lfw2pack_m.py，附件见链接: https://pan.baidu.com/s/1LBNYaSFEJ3WSVBkU5VdFDA 提取码: mgsd

这是一个人脸特征样本，共10000例，全是金色头发的人脸照片，使用这些照片去进行训练