在前面四篇文章中,我们已经完成了整套人脸识别系统的搭建,但是虽然有了最基础的demo,识别的精度仍然不甚理想,想要进一步优化人脸识别的精确度以及实现活体监测,表情识别等一系列功能,就需要用到更高级的人脸识别算法,这篇文章就来介绍几种人脸识别的算法并且对其优劣进行基于个人观点的分析 一、OpenCv库的人脸识别算法 OpenCv支持3种人脸识别的算法,分别是: Eigen Faces PC
Samba配置 Samba 是在 Linux 和 UNIX 系统上实现 SMB 协议的一个免费软件,由服务器及客户端程序构成。在上一篇文章中,已经完成了Samba的环境安装,因此直接配置Samba 可以输入以下命令查看是否安装samba samba -V 出现Samba的版本号则证明Samba安装成功 创建一个用于共享的Samba目录 此步骤可选,也可以把整个工作目录设置为共享文件
在第一篇文章中已经完成了人脸实时监测和识别,在这篇文章中我们使用PyQt5库搭建GUI界面,与之前的程序结合构建人脸识别监测系统,大家可以根据自己的熟悉程度选择不同的框架,python客户端主要就是tkinter和pyqt5,熟悉前后端框架的也可以用html+css+js+django/flask之类的解决。 本项目采用PyQt库作为UI界面的编写。 一、QT常用控件 在这里介绍几个本次项目
本项目需要用到Qt,Samba以及私有云系统NextCloud,本篇文章对这三者进行环境配置 一.PyQt5 基于python开发GUI程序有很多库可以选择,例如以下几个 : PyQt5:Qt是一个跨平台的 C++图形用户界面库。QT一度被诺基亚拥有,后出售给芬兰的软件公司Digia Oyj。PyQt5是基于Digia公司Qt5的Python接口,由一组Python模块构成。PyQt5本
人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流,首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。 1.1 人脸识别步骤 梳理一下人脸识别实现的步骤,主要由人脸采集,预处理,特征提取,匹配与识别四个步骤组成 1.2 人脸监
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