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pytorch实现人脸检测与识别_人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别(人脸检测)

adaboost 人脸pytorch

上期文章我们分享了TensorFlow手写数字识别的文章TensorFlow手写数字识别,本期我们简单了解一下OpenCV的人脸识别之检测篇,检测是在图片或者视频中识别出人脸

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在OpenCV中使用Haar特征检测人脸,那么需要使用OpenCV提供的xml文件(级联表)在haarcascades目录下。这张级联表有一个训练好的AdaBoost训练集。首先要采用样本的Haar特征训练分类器,从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。

当安装好后OpenCV3,有个/haarcascades文件夹,包含了所有OpenCV的人脸检测XML文件。

haarcascade_eye.xml

haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml

haarcascade_frontalcatface.xml

haarcascade_frontalcatface_extended.xml

haarcascade_frontalface_alt.xml

haarcascade_frontalface_alt_tree.xml

haarcascade_frontalface_alt2.xml

haarcascade_frontalface_default.xml

haar

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