Android 人脸识别功能源码

投影投影代码matlab LDA-人脸识别 程序 编程步骤： 图像的初始大小是一个大小为 128x128x3 的矩阵，对应于图像的 rgb 强度值。 对于所有计算，使用图像的灰度值，它将每个图像的维度减少到 128x128x1 矩阵。 由于在 128x128 矩阵上执行矩阵计算在平均配置的 PC 上很耗时，因此我调整了图像大小并为 40x40 矩阵、64x64 矩阵和 96x96 矩阵执行了计算。 然后将每个图像表示为向量形式，重塑原始图像矩阵执行此任务。 现在，每个图像都由一个 1600x1 的向量表示（对于 40x40 大小的图像）。 我们需要每个类的均值来计算类内散布矩阵。 一旦为该特定类计算了平均值，我们通过对集合中的每个 x 求和 Pr(C) (xm) (xm)' 来计算类内散布。 （x = 训练集中的每个图像，m = 图像的平均值） 为了计算类内散布的总数，我们将所有类的所有类内散布矩阵相加。 现在要计算类间散布，我们需要所有类的平均值和 300 个类的总平均值。 之间的散布矩阵由每个类别的求和 Pr(C)*(mm )*(mm )' 形成（m = 该类别的平均值，m` =

人工智能-项目实践-图像识别-基于mtcnn-mobilenet-keras-breath_mask-master

19年10月3号更新 新资源地址https://download.csdn.net/download/b379685397/11831772。 使用教程见https://blog.csdn.net/b379685397/article/details/101940373 有问题可以私信我哦

该系统为基于matlab的人脸考勤系统。考勤系统的话可以利用指纹，虹膜，声音，人脸等。该系统为利用人脸。提前录制好人脸库。可以利用摄像头进行人脸采集人脸定位识别考勤信息的记录。该系统可以在人际交互界面的基础之上进行拓展。如果您有一定的计算机编程语言基础，会更佳。

随着计算机技术和模式识别等相关技术的飞速发展，使运用当今先进技术来研制安全监测系统成为可能，人脸识别是安全监测系统中身份识别的一种最方便、最直接的方法。传统的人脸图像识别系统是由大规模或超大规模集成电路来完成的，图像采集依赖于较大型设备，速度比较慢，实时性较差，在小范围内使用价格比较昂贵。随着数字信号处理器DSP的飞速发展，它以其高速、准确的性能为图像获取带来了新的途径，而且用硬件来实现人脸图像识别价格比较低廉。DSP（digitalsignalprocessor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删

针对三维人脸识别的高复杂度和二维人脸识别无法提供粒状线索的问题，提出一种全自动3D人脸表情识别算法，该算法主要是提供比2D人脸识别更多的线索，同时降低计算复杂度。通过保角映射将3D人脸转换到2D平面，保留了面部变化的线索，提出了基于优化算法的差分进化（DE）算法用于提高识别效率，同时提取最优人脸特征集和分类器参数，加速鲁棒特征池描述了所有预期的人脸特征点。在博斯普鲁斯、FRGC v2及笔者搜集的人脸数据集上的实验结果表明，算法解决了三维人脸识别的高计算复杂度和二维人脸识别的线索低的问题，并在不降低识别性能

人脸识别和人嘴巴识别，里面附带有所需的文件，只要改变一下文件路径即可使用，虽然功能比较简单，但对学习深度学习、机器学习，甚至对学习python中qt界面使用都有很大帮助。

1. 完整介绍基于Java的Android OpenCV环境配置 2.实现人脸识别 参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/124015488?spm=1001.2014.3001.5502

OpenCV-python haar分类器人脸识别 详细介绍 https://gitee.com/Wind_to_valley/open-cv-face-recognition