java人脸识别，对于复杂的背景，人老的时候和年轻的时候，正脸和侧脸的判断还没有达到，对于简单的人脸识别已经实现了。

一般dlib模块安装可能会出现失败，个人使用的是python3.9，在学习人脸识别需要安装到dlib，也出现了安装失败的情况，官网资源也不好找，这里做一个留存，文件包括了3.8版本和3.9版本对应的dlib模块资源。

提出了一种基于判定肤色和人眼几何位置关系的人脸检测方法。首先通过对人脸图像光照增强与平滑去噪等预处理归一化彩色图像，再将图像在HSV色彩空间进行肤色分割。生成二值化图像，采用形态学滤波器对其降噪，并使用Sobel算子确定人脸边缘，生成清晰完整的二值化图像。利用灰度积分垂直和水平投影曲线包含的信息对人脸区域粗定位,并缩小图像处理范围。在得到大致人脸范围的基础上，使用Susan算子定位两个眼角点从而实现眼睛的精确定位。以粗定位为基准,按照适当的方法对鼻、嘴的特征点依次准确提取.利用粗略与精确两步定位过程方法,在简化处理的同时,可准确提取正面人脸。

树莓派OpenCV所用模型

基于CNN的人脸识别考勤系统包含预训练模型可以直接运行

SylixOS的人脸识别环境配置过程与步骤详解，为官方提供的版本。

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【OpenCV】 使用Pycharm + anaconda环境进行摄像头人脸识别检测 - 完整Python代码

人脸识别技术 简单的 可是存储多个人的信息 并进行是别 包含实验报告

主要功能 （1）可以通过从本地图片导入系统，或者直接相机进行拍摄等方法对图片和视频进行处理并分析。 （2）可以切换模型对图片进行处理。 实现原理 （1）表情库的建立 目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;fer2013人脸数据集等等，这里我们的系统采用fer2013人脸数据集。 （2）表情识别: ①图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 ②图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。（改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类 识别打好基础） （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,?在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进 行降维处理。 （4）基于运动特征的提取：提取动态图像序列的运动特征 （5）分类判别:包括设计和分类决策(在表情识别的分类器设计和选择阶段，主要有以下方法：