人脸检测

【python】OpenCV—Tracking（10.4）—Centroid基于质心实现多目标（以人脸为例）跟踪人脸检测采用深度学习的方法核心步骤：步骤#1：接受边界框坐标并计算质心步骤#2：计算新边界框和现有对象之间的欧几里得距离步骤 #3：更新现有对象的 (x, y) 坐标步骤#4：注册新对象步骤#5：注销旧对象当旧对象无法与任何现有对象匹配总共 N 个后续帧时，我们将取消注册。

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如何利用OpenCV和yolo实现人脸检测在之前的blog里面，我们有介绍OpenCV和yolo的区别，本文就人脸检测为例，分别介绍下OpenCV和yolo的实现方式。

OpenCVHaar级联器实现人脸捕捉和微笑检测环境安装同上，注意路径引用就可，导包没啥好讲的。

OpenCV小练习：人脸检测OpenCV自带人脸检测模型，拿来就能用。所以“人脸检测”这个任务对于OpenCV而言真是太简单了——感叹一下：OpenCV太强大了！相关的介绍文章在网上可以搜到很多，原本我觉得没必要再写一篇了。结果我在写练习代码的时候，还是碰到了一些新问题，值得记录一下。

人脸识别——可解释的人脸识别（XFR）人脸识别模型是根据什么来识别个人的人脸识别有一个任务叫1:N（识别）。这个任务将一个人的照片与N张注册照片进行比较，找出相似度最高的人。

EyeGlassesGAN——通过消除人脸所带的眼镜以提高人脸识别的精度从人脸图像中自动去除眼镜的框架是一个具有挑战性的问题，因为它涉及到精确地识别和处理图像中的眼镜以及相关的眩光和有色镜片。以下是该论文可能提出的一些关键点：

DeepFace ——用于高级人脸识别算法探索与应用人脸识别作为人工智能和机器学习中的一个活跃领域，长期以来一直在追求模仿甚至超越人类视觉系统的能力。这项技术在安全、监控、身份验证等多个方面都有着广泛的应用，但同时也伴随着隐私、伦理和准确性等社会和文化方面的考量。

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例之二简单人脸检测添加戴眼镜效果目录Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例之二简单人脸检测添加戴眼镜效果

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计算机视觉：使用dlib实现人脸检测Dlib是一个广泛使用的开源库，在计算机视觉和机器学习领域具有重要影响。它是由Davis King在2002年开发，主要用C++语言编写，但也提供了Python接口。Dlib结合了高效的算法和易用性，使其成为学术界和工业界的热门选择。

使用 mtcnn 和 facenet 进行人脸识别人脸识别目前有比较多的应用了，比如门禁系统，手机的人脸解锁等等，今天，我们也来实现一个简单的人脸识别。