视频人脸识别demo

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基于深度学习模型的人脸识别部分主要包含三个模块：数据预处理模块、深度学习模块和识别模块。数据预处理模块主要由数据整合和构造数据立方体两个部分组成。深度学习模块通过两个具体过程来实现：RBM 调节和深度模型的反馈微调。RBM 的调节过程是自下而上的各个层间的调节过程，以这种方式来初始化整个深度模型的系统权值，而深度模型的反馈微调，首先进行自下而上的识别模型转换，然后再进行自上而下的生成模型转换，最后通过不同层次之间的不断调节，使生成模型可以重构出具有较低误差的原样本，这样就得到了此样本的本质特征，即深度模型的最高抽象表示形式。

图片人脸识别 import cv2 filepath = img/xingye-1.png img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml ) color = (0

opencv C++ 视频人脸检测，自动截取人脸。

行业分类-物理装置-基于动态间隔损失函数和概率特征的视频人脸识别方法.zip

GAT 1400.4-2017 公安视频图像信息应用系统 第1部分：通用技术要求 GAT 1400.4-2017 公安视频图像信息应用系统 第2部分：应用平台技术要求 GAT 1400.4-2017 公安视频图像信息应用系统 第3部分：数据库技术要求 GAT 1400.4-2017 公安视频图像信息应用系统 第4部分：接口协议要求

face_recognition_py 本项目基于OpenCV使用Haar级联与dlib库进行人脸检测及实时跟踪，应用LBPH算法开发了一个功能相对完整的人脸识别系统。系统采用sqlite3进行序列化数据存储，能够对陌生人脸闯入进行报警，并拥有基于PyQt5设计的GUI实现。 系统预览 核心框架 人脸采集 数据管理 如何运行？ 以下操作基于Anaconda3环境，并在Windows10 x64上测试。 克隆代码 $ git clone https://github.com/winterssy/face_recognition_py.git $ cd face_recognition_py 创建Python虚拟环境 $ conda create -n opencv python=3.6 $ activate opencv 安装OpenCV $ cd modules $ pip install