基于PCA人脸识别代码

dlib - 19.24 交叉编译aarch64 6.5.0 版本移植，人脸聚类

人脸检测步骤：打开摄像装置，读取opencv自图，带haar分类器，截取每一帧的照片，保存人脸进行预处理，代码简洁明了，适合借鉴学习。

Haar特征 哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值。然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。 haar特征模板有以下几种： 以第一个haar特征模板为例 计算方式 1.特征 = 白色 – 黑色(用白色区域的像素之和减去黑色区域的象征之和) 2.特征 = 整个区域 * 权重 + 黑色 * 权重 使用haar模板处理图像 从图像的起点开始，利用haar模板从左往右遍历，从上往下遍历，并设置步长，同时考虑图像大小和模板大小的信息 假如我们现在有一个 1080 * 720 大小的图像，10*10 的haar模板,并且步长为2，那么我我们所需要的的计算量为: (

数字图像课程设计，其中包括论文和源程序，自己用MFC写了一个简单的界面，算法是基于Adaboost的

为了人脸识别的相关算法能快速运行，选择了TI公司的DSP处理器，另附加键盘模块和PAL制式输出模块，可以脱离PC独立对PAL视频信号进行采集和处理，并独立运行人脸的定位，特征抽取以及人脸的识别。硬件方面，系统采用了存储器切换系统，使得图像数据缓存和读取分别由CPLD和DSP独立且同时执行，缩短了数据的处理周期，保证了系统的实时运行。软件设计包括了：人脸定位、人眼定位、样本存储以及人脸识别。其中样本由DSP自动选取，根据人眼定位和人脸标记方框的大小共同决定，选取一部分大小相等且眼距相同的图片作为训练样本以及待识别样本。在主分量分析过程中，提取出主分量构成特征脸空间，将原样本投影到该空间内一点，再

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Photoshop保留细节 修复脸的暗部

三类人脸口罩佩戴数据集.zip

介绍了便携式的人脸识别系统，采用DSP控制，电路简单，可靠性高，应用灵活，是人脸识别新的发展途径之一。