OpenCV人脸识别

最新推荐文章于 2025-12-17 09:28:41 发布
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#分类 #机器学习 #算法

博客主要围绕基于OpenCV3实现人脸识别展开实践。OpenCV在图像处理方面有重要作用，人脸识别是其常见应用场景，此次实践为相关技术的实际运用提供参考。
C# OpenCV 人脸识别
2403_87518427的博客
03-11 1585
/ 设置采集的图像尺寸为：640*480。// 设置采集的图像尺寸为：640*480。// 设置采集的图像尺寸为：640*480。// 设置采集的图像尺寸为：640*480。// 在Window窗口中播放视频(方法1)// 打开ID为0的摄像头。
OpenCV人脸识别应用及代码
maohaofei的博客
09-05 1627
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。又称ORL人脸数据库，照片在不同时间、不同光照、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集。所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采集的，正面竖直人脸(有些有有轻微旋转)。（三）基于图片及视频的人脸检测。
opencv人脸识别
weixin_72931638的博客
09-22 1539
LBPH(Local Binary Patterns Histogram，局部二值模式直方图)算法使用的模型基于LBP(Local Binary Pattern，局部二值模式)算法。LBP 算法最早是被作为一种有效的纹理描述算提出的，因在表述图像局部纹理特征方面效果出众而得到广泛应用。Eigenfaces是在人脸识别的计算机视觉问题中使用的一组特征向量的名称，Eigenfaces是基于PCA（主成分分析）算法实现的。
OpenCV人脸识别技术详解
极客代码
08-18 4153
本节详细介绍了OpenCV中的人脸检测技术，包括Haar级联分类器和LBP级联分类器。通过Python代码示例，展示了如何使用OpenCV库来实现人脸检测功能。人脸检测是人脸识别的基础，为后续的特征提取和识别提供了重要的支持。本节详细介绍了OpenCV中的特征提取技术，包括基于特征脸（Eigenfaces）和局部二值模式（LBP）的方法。通过Python代码示例，展示了如何使用OpenCV库来实现特征提取功能。特征提取是人脸识别中的重要步骤，为后续的识别和匹配提供了支持。
OpenCV人脸识别算法解析
shiter编写程序的艺术
10-14 1728
一、Haar算法概述OpenCV是一个开源的计算机视觉开发库，当年，在OpenCV实现了著名的Haar特征检测算法，从而在计算机视觉领域获得了广泛的关注。Haar级联分类器，由Paul Viola和Michael Jones在2001年的论文中提出，依托该算法分类器，我们可以实现人脸识别、定位。后来，随着深度学习发展，人脸检测，尤其是复杂的检测任务，依靠深度网络能获得更好的性能。但是，深度网络计算...
OpenCV人脸识别：从原理到实践
m0_65065095的博客
04-01 2019
在计算机视觉领域，人脸识别技术一直是最受关注的应用之一。从手机解锁到机场安检，从社交平台自动标记到智能安防系统，这项技术正在深刻改变我们的生活。作为开源计算机视觉库的标杆，OpenCV为人脸识别提供了强大的工具支持。本文将带您深入浅出地了解OpenCV人脸识别的实现原理，并通过完整代码示例演示实际应用。通过OpenCV实现人脸识别既充满挑战又富有乐趣。随着OpenCV 4.x版本的持续更新，对深度学习模型的整合更加完善，开发者可以轻松构建从简单到复杂的人脸识别系统。
opencv人脸识别训练
lalalalalab的博客
09-28 1335
opencv人脸识别训练 1.获取摄像头数据（opencv接口，v4l2接口） 2.检测人脸 3.提取人脸数据 4.recongnition 训练 – EigenFaces，FisherFaces 准备 1. 人脸数据 2. 人脸标志（图片数据是灰度图，尺寸统一） 张三.jpg 1 1—张三 李四.jpg 2 2–李四 Jack.jpg 3 3–Jack 训练：训练好后会把人脸特征数据与标签对应存储在.xml文件中 ...
C++Opencv人脸识别案例
qq_45373844的博客
12-08 1559
C++Opencv人脸识别案例
openCV 人脸识别1
HOU_2016的博客
06-28 793
介绍openCV人脸检测模型引入。
轴体分类识别：基于Decoupled-Solo-Light模型的中心轴、铁质轴和尼龙轴自动检测与分类系统
AAD55588899的博客
12-15 656
本文提出了一种基于Decoupled-Solo-Light模型的机械键盘轴体自动分类系统，能够高效识别中心轴、铁质轴和尼龙轴。该系统采用轻量化深度学习模型，通过解耦特征提取和分类任务，在保持95%以上分类准确率的同时显著降低计算复杂度。实验表明，模型在10,000张图像数据集上F1分数达96.8%，优于主流检测算法。针对工业部署需求，系统进行了硬件选型和软件优化，采用NVIDIA Jetson Nano边缘设备实现高效实时检测。该系统为键盘制造提供了智能化的质量控制解决方案。
基于Mask R-CNN的道路路面损伤自动检测与分类研究
AAD55588899的博客
12-14 641
本文提出了一种改进的Mask R-CNN算法用于道路路面损伤自动检测与分类。针对传统方法在多尺度裂缝检测中的不足，设计了跨尺度特征融合模块和自适应特征加权机制，显著提升了特征表达能力。同时构建了包含6类损伤的专业数据集，并采用多尺度训练策略和自适应数据增强技术优化模型性能。实验结果表明，改进算法在精确率（0.857）、召回率（0.812）和mAP@0.5（0.826）等指标上均优于原始Mask R-CNN及其他对比算法，为道路维护提供了高效可靠的自动化检测方案。
【对比语言-图像预训练】SuperCLIP：基于简单分类监督增强的 CLIP 模型
liangdaojun的博客
12-16 670
SuperCLIP通过引入轻量级分类监督机制，在保持CLIP原有优势的基础上显著提升了细粒度视觉-文本对齐能力。该方法仅需在视觉编码器后添加0.077%计算量的线性层，利用文本token构建IDF加权的K-hot监督信号，将分类损失与对比损失结合。实验表明，SuperCLIP在零样本分类、图像检索等任务中性能提升显著（如ImageNet-1K准确率最高提升4%），同时有效缓解了CLIP小批次训练的性能下降问题。该框架可无缝集成到SigLIP等多种CLIP-style模型中，并在纯视觉任务和多模态LLM中展现
逻辑回归（Logistic Regression）进行多分类的实战
weixin_45776000的博客
12-12 479
方法3：使用OneVsRestClassifier包装器。Softmax通常更直接，但需要计算所有类别的概率。参数C控制正则化强度（C越小，正则化越强）对于非线性问题，需要特征工程或使用核方法。Scikit-learn默认使用此方法。类别较多：使用OvR或Softmax。多分类使用准确率、混淆矩阵、分类报告。逻辑回归对特征缩放敏感，务必标准化。方法2：使用Softmax回归。适合类别较少但样本均衡的情况。方法1：使用默认的OvR策略。类别较少且均衡：考虑OvO。预测时选择概率最高的类别。
基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类_C3k2-wConv改进_1
ASD123asfadxv的博客
12-16 590
本文介绍了基于YOLO11的汽车车灯状态识别系统，重点提出C3k2-wConv改进方法。该方法结合C3k模块和wConv卷积优势，增强了对车灯特征的提取能力。通过构建包含16800张图像的数据集，采用多阶段训练策略，模型在精确率、召回率等指标上较基线提升4%以上，推理速度达45ms/帧。最终部署到边缘设备实现60FPS实时识别，准确率超90%，有效解决了车灯识别中的小目标检测和复杂光照条件等技术挑战。
ACL 2025 | 一种用于电子商务query意图分类的半监督可扩展统一框架
京东零售技术的博客
12-16 489
本文入选顶会ACL 2025query意图预测包含类目、品牌等分类任务，对电子商务应用至关重要。电商query通常简短且缺乏上下文信息，标签间的信息无法利用，导致建模所需的先验信息不足。大多数现有的工业级查询分类方法依赖于用户后续的点击行为来构建训练样本，从而陷入了马太福音式的恶性循环。此外，查询分类的各个子任务缺乏统一的框架，导致算法优化效率低下。我们提出了一种半监督可扩展统一框架（SSUF），该框架包含多个增强模块，用于统一查询分类任务。知识增强模块利用世界知识来增强查询表示，解决查询信息不足的问题。
使用BP神经网络进行故障数据分类的方法和MATLAB实现
aini_lovee的博客
12-16 201
使用BP神经网络进行故障数据分类的方法和MATLAB实现
YOLOv5-ASF-P2：果蝇性别识别与分类实战指南_1
最新发布
adaAS1414315的博客
12-17 312
本文介绍了基于改进YOLOv5架构的果蝇性别识别系统YOLOv5-ASF-P2。该系统通过优化的CSPDarknet骨干网络和增强型PANet，显著提升了对果蝇小目标的特征提取能力。项目采用包含10,000张标注图像的数据集，通过随机翻转、旋转和亮度调整等数据增强方法提高模型泛化性。系统采用多任务损失函数，整合分类、定位和性别识别任务，实现了高精度果蝇性别分类。实验结果表明，该方法的识别准确率较基线模型提升8.5%，为生物学研究提供了高效可靠的自动化性别识别解决方案。
夜间收费站与道路场景多类型车辆检测与分类：基于Faster R-CNN R50 PAFPN的实现_1
Katecat99663的博客
12-17 457
本文研究了基于Faster R-CNN R50 PAFPN模型的夜间收费站及道路场景多类型车辆检测方法。针对夜间低光照、目标密集等挑战，采用改进的PAFPN特征融合网络结合注意力机制，提升多尺度特征提取能力。通过数据增强、迁移学习等策略优化模型训练，使用Adam优化器和StepLR学习率调度。实验表明，该方法能有效识别夜间场景下的各类车辆，为智能交通系统提供技术支持，具有较高的实用价值。
树莓派opencv人脸识别安装教程
标签中指出了“opencv人脸识别”。这一点实际上是对前面描述知识点的再次强调，说明这个压缩包或相关文档将重点放在如何使用OpenCV在树莓派上进行人脸识别。 ### 压缩包子文件名称知识点 文件名称列表提到的是...
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