python的face_recognition人脸识别库的使用

基于OpenCV图像采集的人脸识别网络推流及浏览器控制系统（将图像在URL地址上输出，可做成网络摄像头，带识别框） 原文： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/124041957

人脸特征点检测实战代码

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使用OpenCv检测用户人脸（支持内置、外置摄像头两种模式），检测到人脸信息后即可采集人来数据，填写用户信息，将采集到的数据集存储到数据库中。 代码说明：Python+OpenCv实现AI人脸识别身份认证系统(1)——人脸识别原理

，tkinter，人脸识别，python，opencv，带登陆注册功能。

人脸图像数据来源于互联网，人工精心整理所得，包含104位明星，总图像数约1000+，仅用于学习用途：深度学习/人脸识别相关项目，因数据量较少，所以也不适用于商业用途。

MATLAB人脸识别案例，GUI界面的。可以根据自己需要拓展。

基于主成分分析的人脸识别： 主成分分析（Principal Component Analysis,简称PCA）是最常用的一种降维方法。 我们首先从人脸数据库中读取图片，并把图片转换为数据存在矩阵中，然后把每一张图片的矩阵拉成列向量，把所有列向量装在一个矩阵里面。 然后用PCA对这个矩阵进行降维，即让矩阵中的每一个数据都减去数据的均值，然后对新形成的矩阵求它的协方差矩阵，再对这个协方差矩阵进行特征值分解得到特征值和特征向量，让特征向量按照特征值的大小进行从大到小的顺序排列，然后取前k个特征向量组成一个矩阵，让这个矩阵的转置左乘原来的协方差矩阵，得到的新矩阵就是降维后的数据。 然后分别读取一定数量的列向量（即图片）作为训练集图片，读取一定数量的作为测试集图片。之后用测试集里面的一张图片和训练集里面每一张图片的数据做差取绝对值，然后把得到的这些绝对值按从小到大的顺序进行排列。 之后用k近邻学习（k-Nearest Neighbor，简称kNN），选择排列在前k个最小距离所对应的图片序号，选择出现次数最多的图片序号，如果没有重复出现的，那么选择距离最小的，即排列第一的。

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