基于机器学习的人脸识别系统设计与实现, ，系统主要是用Python语言实现，人脸识别系统中用到的CNN算法的详细介绍，TensorFlow搭建了军阿基神经网络模型，实现了对模型的评估、搭建，测试，使用前请务必查看说明文档

基于uniapp实现的微信小程序，实名认证、身份证正反面识别、人脸识别前端页面、活体检测，微信wx.faceDetect，wx.createCameraContext，

本代码基于Python语言编写，使用Pycharm软件，借助OpenCV库实现，可以调用摄像头采集目标人脸照片作为训练集，然后进行监督训练，最后就可以实现在摄像头中找到训练好的目标人脸。

前几天上数字图像处理的时候学习了PCA人脸识别,趁热打铁，做一些学习记录。PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。在人脸识别上面，用PCA的主要目的就是把原来维度很高的图像，提取图像的主要成分（用于识别的特征），去掉不重要的成分，使得可以用比较少的维度来表示图像，以方便进行图形识别。

java版天网人脸识别系统，获取视频流 进行人脸识别后推送到流媒体服务器实时展示

本项目的运行平台为安卓，演示了人脸检测，人脸对齐，人脸库建立，人脸识别等功能，是个简化版的人脸识别流程，功能全部离线实现，可供技术学习交流。

基于的人脸识别算法，首先应用变换，求出训练人脸空间的特征值，对特征值进行一定的取舍，然后构成一个新的低维正交基空间，我们将所有的人脸投影在这个低维空间中，然后计算与待测图像的人脸最近的人脸图像，最后完成人脸识别。人脸识别算法的关键步骤包括以下四步： 第一步：图像预处理。 第二步：训练人脸库，建立特征脸空间。 第三步：将预存人脸图像和待识别图像投影到特征脸空间上。

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本数据集包含一万多对人脸图片，每一对中包含两张图片，分别为添加高斯噪声后的人脸图片和未添加任何噪声的原人脸图像，可以用来进行人脸相似度比对项目。

本文实例为大家分享了OpenCV实现人脸识别程序的具体代码，供大家参考，具体内容如下 //Haar特征检测，人脸识别算法，是用xml作为训练后的分类器做的 #include #include #include #include using namespace std; int main() { //加载Haar特征检测分类器 // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 // //C++中用指针还是非常多的， //记住换行符用法，\后面不