京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
人脸识别中的机器学习
机器学习的一个主要应用领域是对客观对象的识别,也称为模式识别----目的是赋予机器类似生物的信息识别和处理能力。而机器视觉研究的是如何用机器代替人眼来感知外部的世界,测量和识别外部对象,并作出正确的判断。对图像的不同特征来编制专门的算法进行处理----OpenCV 广泛应用于人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人、运动分析、机器视觉、结构分析、自动汽车驾驶等领域。
一个完整的人脸识别系统包括:人脸检测、关键点提取、人脸对齐、人脸规整、人脸分类、识别策略等模块。
Haar cascade 实现代码如下:
[python] view plain copy
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import numpy as np
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml')
img = cv2.imread('mypicture.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 识别输入图片中的人脸对象.返回对象的矩形尺寸
# 函数原型detectMultiScale(gray, 1.2,3,CV_HAAR_SCALE_IMAGE,Size(30, 30))
# gray需要识别的图片
# 1.2:表示每次图像尺寸减小的比例
# 3:表示每一个目标至少要被检测到4次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸)
# CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示不是缩放分类器来检测,而是缩放图像,Size(30, 30)为目标的最小最大尺寸
# faces:表示检测到的人脸目标序列
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 3)
for (x,y,w,h) in faces:
img2 = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,255),4)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite("paulwalker.head.jpg", img) # 保存图片
LBP cascade 的实现代码如下:
[python] view plain copy
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import numpy as np
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:\\opencv\\sources\\data\\lbpcascades\\lbpcascade_frontalface.xml')
img = cv2.imread('snapshot0001.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 3)
for (x,y,w,h) in faces:
img2 = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,255),4)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite("paulwalker.head.jpg", img) # 保存图片
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27