人脸数据库，包含5765个人的共13233张人脸图片

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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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利用PCA主成分分析，对人脸图像进行降维压缩，之后重构人脸图像。

【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：

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