自己写的opencv人脸识别 返回检测标签和可信程度 摄像头实时监控 希望对大家有算过帮助， 欢迎提问谢谢

开发技术环境： Pycharm + Python3.6 + PyQt5 + OpenCV + 卷积神经网络模型 本文采用卷积神经算法对驾驶室内的驾驶员进行实时的面部图像抓拍，通过图像处理的技术分析人眼的闭合程度，从而判断驾驶员的疲劳程度。本文介绍了对目标图像进行人脸检测，然后在分割出的人脸图像中，对人脸图像进行水平投影，并根据水平投影得到的人眼上下眼睑，定位出人眼的位置，而且根据人眼的上下眼睑可以通过事先给出的一定判别标准，判断眼部是否处于疲劳状态，从而达到疲劳检测的目的。当检测出驾驶员处于疲劳时，系统会自动报警，使驾驶员恢复到正常状态，从而尽量规避了行车的安全隐患，并且系统做出预留功能，可以将驾驶员的疲劳状态图片发送给指定的服务器以备查询。因此组成本系统中系统模块如下： （1）视频采集模块 （2）图像预处理模块 （3）人脸定位模块 （4）人眼定位模块 （5）疲劳程度判别模块 （6）报警模块

# 功能 # 1. 人脸检测、识别（图片、视频） 2. 更换背景图（例如给任务换一张海景背景图） 3. 图片合成（多张照片合成） 4. 证件照更换背景色 5. 年龄识别 6. 性别识别 7. 图片修复（可用于水印去除） 8. 图片分类 9. 老照片 10. 素描 11. 图像色温调整 12. 图像对比度调整 13. 图像高光调整 14. 图像明度调整 15. 图像饱和度调整 16. 图像阴影调整 17. 天空滤镜 18. 人脸检测、识别（Dlib版本） 19. 暗通道去雾算法 20. 中值滤波去雾算法 21. 人脸美颜磨皮算法 **查看功能预览↓↓↓** # 开发环境 # - Windows 10（x64） - Java 1.8 - OpenCV 3.4.3 - JavaCV 1.4.3

MATLAB人脸识别（Pca和pca+Bp两方法，提升识别率）[[源码框架]]

MATLAB matlab人脸识别源码+使用说明+操作说明内容清晰适合新手

ORL人脸数据集共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。

Python基于MTCNN+FaceNet+SVM进行人脸识别项目实战 有视频讲解、代码（可运行）

人脸识别 ORL数据库 图像和.mat数据 不需裁剪和预处理可直接用于实验。

该数据集用于进行无限制的人脸识别，包含 13000 张从互联网上获取的人脸图像，每张图片都标有该人的姓名，其中有 1680 个人的有超过2张图像。这些人脸图片均通过 Viola-Jones 人脸检测算法从互联网上检测到。 共有四个子数据集，分别为 原始数据集（lfw）、funneled images、LFW-a、deep funneled images 四组。

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