OpenCV人脸识别实例源码， C++ 人脸检测 人脸识别 框选 vs2013下编译通过

人脸检测matlab代码程序，用到了PCA和LDA算法原理，亲测可用

SeetaFace库是一个开源的人脸识别框架，由上海交通大学视觉技术实验室开发，它提供了高效、准确的人脸检测、对齐和识别功能。这个Qt算法测试工程是基于SeetaFace库创建的一个应用程序，用于在Qt环境下验证和测试这些算法。下面我们将深入探讨SeetaFace库的关键技术和Qt测试工程的应用。 我们来看SeetaFace库的核心组成部分： 1. **人脸检测（Face Detection）**：SeetaFace库使用一种基于深度学习的模型来检测图像或视频流中的人脸。这种模型能够在不同光照、角度和遮挡情况下准确地定位人脸。人脸检测通常涉及滑动窗口或单次扫描策略，快速查找并框定图像中所有的人脸区域。 2. **人脸对齐（Face Alignment）**：一旦检测到人脸，SeetaFace库会执行对齐操作，将人脸标准化为一个固定的姿态，通常是正视、中性表情。对齐通常使用关键点检测，找到眼睛、鼻子和嘴巴等特征点，然后通过几何变换（如仿射变换或极坐标变换）使面部特征对齐，方便后续处理。 3. **人脸识别（Face Recognition）**：这是SeetaFace库最复杂的一部分，它涉及到特征提取和相似度计算。SeetaFace使用深度卷积神经网络（CNN）来提取人脸的特征表示，然后通过比较这些特征向量来识别不同个体。这一步骤可以应用于一对一匹配（验证）或一对多匹配（识别）。 接下来，我们要了解如何在Qt环境中整合SeetaFace库进行测试： 1. **Qt集成**：Qt是一个跨平台的C++图形用户界面库，提供丰富的组件和工具来构建桌面和移动应用。在Qt项目中使用SeetaFace，首先需要将SeetaFace库的源代码或者预编译库添加到项目的依赖项中，确保链接器能够正确找到相关的库文件。 2. **算法接口调用**：SeetaFace库提供了清晰的C++ API，可以方便地在Qt应用中调用。例如，你可以创建SeetaFaceDetector对象来检测人脸，使用SeetaFaceAligner进行对齐，然后通过SeetaFaceRecognizer进行识别。 3. **图像处理**：Qt的QImage类可以用来加载、显示和操作图像，与SeetaFace库的接口完美对接。在Qt的主线程或子线程中，你可以加载图像，然后通过SeetaFace接口进行处理，并将结果展示在界面上。 4. **用户界面设计**：Qt的Designer工具允许你可视化地创建UI布局，包括按钮、图像视图等元素，以便用户上传图片、触发检测和识别操作，以及查看结果。 5. **事件驱动编程**：Qt采用信号和槽机制来处理用户交互，当用户触发某个动作（如点击按钮），对应的槽函数会被调用，执行相应的算法操作。 6. **性能优化**：由于SeetaFace库的算法可能较为计算密集，因此在实现时需要注意性能优化，比如利用多线程进行异步处理，避免阻塞用户界面。 总结，这个"SeetaFace库及Qt算法测试工程"是结合了深度学习和图形用户界面技术，实现了一套完整的人脸识别解决方案。通过Qt的灵活性和SeetaFace的强大功能，开发者可以轻松地在各种平台上部署和测试人脸识别应用，为实际场景如安全监控、身份验证等提供技术支持。

AdaBoost

百度AI图像处理(V3版本)—人脸识别（人脸对比）调用教程（基于Python3-附Demo）

这是卡内基梅隆大学的公开人脸测试集。测试集共分四个文件夹，分别为测试集A、B、C和旋转测试集。由于大小限制，因此将四个文件夹分开上传 The image dataset is used by the CMU Face Detection Project and is provided for evaluating algorithms for detecting frontal views of human faces. This particular test set was originally assembled as part of work in Neural Network Based Face Detection. It combines images collected at CMU and MIT. Please give appropriate acknowledgements when you use these test sets. In the lists of files below, you will find references to Test Sets A, B, C and the Rotated Test Set. Test Set B was provided by Kah-Kay Sung and Tomaso Poggio at the AI/CBCL Lab at MIT, and Test Sets A,C and the rotatated test set were collected here at CMU (by Henry A. Rowley, Shumeet Baluja, and Takeo Kanade). In [Schneiderman and Kanade, 2000] and [Schneiderman and Kanade, 1998] we refer to the combination of test sets A, B, and C as the "combined test sets of Sung and Poggio and Rowley, Baluja, and Kanade." In [Rowley, Baluja, and Kanade, 1998] we refer to the combination of sets A, B, C as "test set one" and in [Rowley, Baluja, and Kanade, 1997] we refer to it as the "upright set" as distinguished from the "rotated set."

通过django搭建的人脸检测web平台，以单独的api接口形式对外提供调用

基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现 基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现 基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现

用opencv提供的级联分类器进行人脸、人头检测的训练样本库，本资中包含正负样本，其中正样本10000张，负样本20000张。

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