C++ 人脸识别系统的浅理解
进击的小尧好程序员 人气:1机器学习
- 机器学习的目的是把数据转换成信息。
- 机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息。
人脸识别
- 人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸。
- 每个节点的正确识别率很高,但正确拒绝率很低。
- 任一节点判断没有人脸特征则结束运算,宣布不是人脸。
- 全部节点通过,则宣布是人脸。
工业上,常用人脸识别技术来识别物体。
基于深度学习的人脸识别系统,一共用到5个开源库:OpenCV(计算机视觉库)、Caffe(深度学习库)、Dlib(机器学习库)、libfacedetection(人脸检测库)、cudnn(gpu加速器)。
用到一个开源的深度学习模型:VGG model。
1 #include "opencv2/core/core.hpp" 2 #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" 3 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 4 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 5 6 #include <iostream> 7 #include <stdio.h> 8 9 using namespace std; 10 using namespace cv; 11 12 string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; 13 CascadeClassifier face_cascade; 14 string window_name = "人脸识别"; 15 16 void detectAndDisplay( Mat frame ); 17 18 int main( int argc, char** argv ){ 19 Mat image; 20 image = imread( argv[1]); 21 22 if( argc != 2 || !image.data ){ 23 printf("[error] 没有图片\n"); 24 return -1; 25 } 26 27 if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){ 28 printf("[error] 无法加载级联分类器文件!\n"); 29 return -1; 30 } 31 32 detectAndDisplay(image); 33 34 waitKey(0); 35 } 36 37 void detectAndDisplay( Mat frame ){ 38 std::vector<Rect> faces; 39 Mat frame_gray; 40 41 cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY ); 42 equalizeHist( frame_gray, frame_gray ); 43 44 face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) ); 45 46 for( int i = 0; i < faces.size(); i++ ){ 47 Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 ); 48 ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 ); 49 } 50 51 imshow( window_name, frame ); 52 }
初次接触人脸识别编程,感谢一位博主的文章给的参考...https://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/22/2781552.html
这篇文章讲的比较透彻
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