人脸识别分析五官测试（百度人脸识别分析五官能相信吗）

本文目录

• 百度人脸识别分析五官能相信吗
• 脸受伤怎样进行人脸识别
• 如何实现人脸识别及其原理
• 人脸识别算法是指什么
• 高考人脸识别是识别五官吗
• 高考人脸识别是识别什么
• 测试人脸相似度，怎么对比两张图片的相似度
• 在电脑上如何玩图片中几张脸型的测试

百度人脸识别分析五官能相信吗

不相信。五官包括眼睛、耳朵、鼻子、舌头和皮肤。眼睛是人体的最精密、最灵敏的感觉器官，专门接受外界的光刺激。它由眼球，眼睑，结膜，泪器和眼外肌的结构构成。眼球近似球形，由眼球壁和内容物组成。眼球壁由外中内三层膜构成。外膜前六分之一是无色透明的，叫做角膜，有丰富的神经末梢，感觉非常敏锐，当外界物体接近角膜时，会发生反射性的眨眼现象，对角膜起着保护作用。外膜后六分之五是乳白色的巩膜，对眼球内部结构起保护作用，俗称眼白。中膜由前向后，分为虹膜、睫状体和脉络膜。虹膜在角膜的后面，俗称黑眼球，含有色素细胞，呈盘型，中央有空洞，叫做瞳孔。虹膜里有瞳孔括约肌和开大肌，调节瞳孔的大小，控制进入眼睛内的光线的多少。睫状体位于虹膜和脉络膜之间，由睫状肌组成，收缩时晶状体变凸，舒张时晶状体扁平。脉络膜是中膜的最后部分，含有色素细胞和血管，营养玻璃体和视网膜，能够遮挡光线，类似于照相机里的暗室，进入眼球的光线在视网膜上成像。眼球壁的内膜是视网膜，是一种神经组织，由感光细胞和神经纤维组成。感光细胞主要是圆锥细胞和杆状细胞，含有对光敏感的色素。外界物体射出的光，经过眼睛的折射后，在视网膜上呈现出图像，构成光刺激，感光细胞接受光刺激时，转化为神经冲动，再由神经把冲动传入大脑的视觉中枢，就产生了视觉，我们就看到了物体。在视网膜后壁正对瞳孔的地方，有一个中央凹，在它周围有一小片黄的区域，叫做“黄”斑。“黄”斑上有丰富的视锥细胞，能把图像进行精密分析。如果图像正好落在黄斑上，我们就可以把物体看得最清楚。离黄斑不远，靠近鼻子的一侧，有一个视神经细胞轴突会聚的小区域，叫做视盘。落在视盘上的图像是不会产生视觉的，所以叫做盲点。眼球内容物包括房水、晶状体的玻璃体，和角膜一起构成眼睛的折光系统，调节入射的光线，使它能在视网膜上呈现清晰的图像。在角膜后，晶状体前面，充满了液体，叫做房水，可以营养角膜和晶状体。晶状体在虹膜、瞳孔的后方，类似一个双凸透镜，是眼球的折光结构。晶状体上没有血管和神经，但是有弹性，通过睫状体的舒张收缩改变凸度，调节折光程度。玻璃体是一团透明的胶状物，在晶状体和视网膜之间起支撑作用。眼眶是容纳眼球的骨腔。眼睑俗称上下眼皮，对眼球起润滑、保护作用。泪器分泌眼泪，含有大量的溶菌酶，所以眼泪有杀菌和湿润眼球的作用。平时泪液分泌不多，但哭的时候泪液增多，除了流出眼眶外，还大量进入鼻腔，使鼻腔受到强烈刺激，产生发酸的感觉。

脸受伤怎样进行人脸识别

可以。人脸识别主要靠脸部的骨骼和五官数据，主要不是受伤太严重，受伤不影响识别。拓展：人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。

如何实现人脸识别及其原理

如何实现人脸识别及其原理

只要开人脸识别功能就行了 人脸识别其实很简单，相机处理器对拍到的物体进行长宽比例的分析，分析出的数值接近人脸的比例就会自动锁定，其实就是数学上的计算和比例，也许大家认为人脸差别很大，其实都是遵循着固定的比率的，只要不是畸形，不管胖瘦脸部的比例都是人脸特有的那个值，所以即使是素描画，相机一样认为他是人脸，只要他的比例是对的

winform如何实现人脸识别

=IF(OR(P9=""),"",Q9&"."&R9&""&LEFT(S9,2)&"") 意思是当P9为空,就显示空,否则显示Q9为整数部份,&"."为加上一个小数点,小数部份为R9和S9的前两位阵列成.这个公式里的OR和后&""是多余的,写成这样就行=IF(P9="","",Q9&"."&R9&""&LEFT(S9,2)) Q9=30 R9=32 S9=1.3255在后面的单元格显示30.3201,如果是当S9整数小于2位,就在前面添0,大于2位就显示几位整,那么输入 =Q9&"."&R9&IF(LEN(ROUNDDOWN(S9,0))《2,0&ROUNDDOWN(S9,0),ROUNDDOWN(S9,0))

如何实现人脸表情识别

适合啊，我同学做的就跟你一点差别，她是人脸识别，没有表情。

苹果iPhoneX支援人脸识别是如何实现的？

据说，苹果新品手机可以“在一百万张脸中识别出你的肥脸”，还可以通过人脸识别解锁手机，以及订制动态3D Animojis 表情。 苹果iPhoneX人脸识别是怎么实现的呢？ 这是一个复杂的技术问题......人脸识别主要包括人脸检测、特征提取、人脸分类三个过程。 简单地说，就是通过人脸检测，对五官进行一些关键点的定位，然后提取计算机能够识别的人脸特征，最后进行一个相似度的比对，从而得到一个人脸识别的结果，也就是判断“刷脸”的是不是你本人。 让人最为激动还是苹果在取消home键后，替代Touch ID的Face ID功能。有了人脸识别技术加持，抬手秒解锁iPhone的过程真的是更简单也更迅速。 不仅如此，苹果人脸识别解锁的安全性、可靠性也非常高。运用3D结构光技术，iPhone X 能够快速对“人脸3D建模”。即使使用者改变发型，戴上眼镜帽子，或者在晚上，iPhone X都能成功解锁。 人脸识别技术这么牛，那它是万能的吗？只要是人脸都可以识别、辨认出来么？其实，在进行人脸识别的时候，也存在一些难题，比如人的姿态、光照、遮挡等都会对人脸识别造成影响。

如何实现人的面部识别？

首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是面部，完成面部捕捉，ai可以这样做。 不过个人以为这个技术并不好用，特别是在有不止一个人的场景上，比如大合照，对焦点经常乱跑，所以偶的相机基本还是放在中央对焦上，毕竟cpu再聪明，还是人脑更靠谱。。。

mate9pro，可以实现人脸识别吗

Mate9 Pro会支援人脸解锁/识别功能，正在努力适配中。版本具体的更新资讯，请您关注花粉论坛官方通知。感谢您对华为产品的一贯支援。

如何用Python实现简单人脸识别

你可以使用opencv库提供的人脸识别模组，这样子会比较快

Win10怎样用Kinect实现人脸识别功能

具体操作方法： 1、首先你需要一个连线Windows10电脑和Kinect的介面卡； 2、然后还需要给系统做一个小手术以获取Kinect Beta驱动更新： - 按Win+R开启执行，输入regedit回车开启登录档器； - 导航至HKLM\Sofare\Microsoft\ - 建立子键\DriverFlighting\Partner\ 3、在\Partner子键中新建名为“TargetRing”的专案，将其值设定为“Drivers”。 不需要重启电脑，之后你就可以在Windows Update或装置管理器中更新Kinect Beta驱动了。 以上就是Windows10用Kinect实现人脸识别功能的方法了，这样一来只要给连线一个Kinect就可以使用Windows10人脸识别功能，而不用更换电脑了。

人脸识别技术是怎样实现人脸精准检测？

是的，比如云脉人脸识别中的人脸检测技术就是采用三维定向，对人脸三维朝向，做精准到“度”的判断，以及对人脸特征点进行“画素级”定位，轻松判断眼睛开合状态，还可通过技术对现有人脸识别做技术上的补充和完善，进而达到识别的创新性和严谨性。

Win10系统怎么使用Kinect实现人脸识别

操作方法： 1、首先你需要一个连线Windows10电脑和Kinect的介面卡； 2、然后还需要给系统做一个小手术以获取Kinect Beta驱动更新： - 按Win+R开启执行，输入regedit回车开启登录档器； - 导航至HKLM\Sofare\Microsoft\ - 建立子键\DriverFlighting\Partner\ 3、在\Partner子键中新建名为“TargetRing”的专案，将其值设定为“Drivers”。 不需要重启电脑，之后你就可以在Windows Update或装置管理器中更新Kinect Beta驱动了。 以上就是Windows10用Kinect实现人脸识别功能的方法了，这样一来只要给连线一个Kinect就可以使用Windows10人脸识别功能，而不用更换电脑了。

人脸识别算法是指什么

本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。 人脸识别（Facial Recognition），就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。 人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。 人脸识别的算法有 4 种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅 人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。 人脸识别算法的原理： 系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。 人脸识别的三个经典算法 1、Eigenfaces（特征脸）算法 Eigenfaces是在人脸识别的计算机视觉问题中使用的一组特征向量的名称，Eigenfaces是基于PCA（主成分分析）的，所以学习Eigenfaces需要我们了解PCA的原理。 基本思想 主成分分析（PCA）是一种矩阵的压缩算法，在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息，简单来说就是将 n×m的矩阵转换成n×k的矩阵，仅保留矩阵中所存在的主要特性，从而可以大大节省空间和数据量。PCA的实现需要进行降维，也就是将矩阵进行变换，从更高的维度降到低的维度，然而PCA的降维离不开协方差矩阵。方差是描述一维数据样本本身相对于均值的偏离程度，是一种用来度量两个随机变量关系的统计量，从角度来说，其夹角越小，值越大，方向越相近，也就是越正相关。协方差矩阵度量除了是两个随机变量的关系外，还是维度与维度之间的关系，而非样本与样本之间的关系。 学习一种新的东西，尤其是知识，我们需要了解知识中的思想。我在了解和学习Eigenface算法时它的思想是图像识别首先要选择一个合适的子空间，将所有的图像集中到这个子空间中，然后在这个子空间中衡量相似性或者进行分类学习，再讲子空间变换到另一个空间中，这样的作用一是同一个类别的图像离得更近，二是不同的类别的图像会离得比较远；这样经过线性分类分开的图像在新空间就能容易分开。同时特征脸技术会寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此来表征人脸图像。人脸图像的基本元素有很多，比如眼、面颊、唇等基本元素，这些特征向量在特征脸的图像空间中对应生成的子空间被称为子脸空间。 生成了子空间之后就要进行空间构造，那么如何进行空间构造呢？首先要寻找人脸的共性，其次是要寻找个体与共性的差异，还有就是要明白共性其实是空间，个体就是向量。利用协方差矩阵把目标集中所有人脸图像的特征值进行分解，得到对应的特征向量，这些特征向量就是“特征脸”。寻找特征向量的特性，将其进行线性组合。在以每一个特征子脸为基的空间，每个人脸就是一个点，这个点的坐标就是每一个人脸在每个特征基下的的投影坐标。 Eigenfaces算法过程 获得人脸图像数据，将每一个人脸图像矩阵按行串成一维，每个人脸就是一个向量； 将M个人脸在对应维度上加起来，然后求平均得到“平均脸”； 将每个图像都减去平均脸向量； 计算协方差矩阵； 运用Eigenfaces记性人脸识别； 算法实践过程; 训练图像 求出平均脸 获得特征子脸 进行图像重构 寻找相似度高的人脸图像。 2、FisherFace算法 FisherFace是Fisher线性判别在人脸识别的应用。线性判别分析（LDA）算法思想最早由英国统计与遗传学家，现代统计科学的奠基人之一罗纳德*费舍尔(Ronald)提出。LDA算法使用统计学方法，尝试找到物体间特征的一个线性组合，在降维的同时考虑类别信息。通过该算法得到的线性组合可以用来作为一个线性分类器或者实现降维。 基本思想 线性判别分析的基本思想是：将高维的模式样本投影到低维最佳矢量空间，以达到抽取重要分类信息和压缩特征空间维度的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离、最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。理论和特征脸里用到的Eigenfaces有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法，fisherfaces和Eigenfaces都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征。 对降维后的样本使用Fisher线性判别方法，确定一个最优的投影方向，构造一个一维的体征空间，将多维的人脸图像投影到 fisherfaces特征空间，利用类内样本数据形成一组特征向量，这组特征向量就代表了人脸的特征。 我们知道，该算法是在样本数据映射到另外一个特征空间后，将类内距离最小化，类间距离最大化。LDA算法可以用作降维，该算法的原理和PCA算法很相似，因此LDA算法也同样可以用在人脸识别领域。通过使用PCA算法来进行人脸识别的算法称为特征脸法，而使用LDA算法进行人脸识别的算法称为费舍尔脸法。 LDA和PCA相比： 相同：1、在降维的时候，两者都使用了矩阵的特征分解思想；2、两者都假设数据符合高斯分布。不同：1、LDA是有监督的降维方法，而PCA是无监督的。2、如果说数据是k维的，那么LDA只能降到(k-1)维度，而PCA不受此限制。3、从数学角度来看，LDA选择分类性能最好的投影方向，而PCA选择样本投影点具有最大方差的方向。Fisherfaces算法和Eigenfaces算法相比： 相同：两者均可以对数据进行降维；两者在降维时均使用了矩阵特征分解的思想。 不同：Fisherfaces是有监督的降维方法，而是Eigenfaces无监督的降维方法；Fisherfaces除了可以用于降维，还可以用于分类。 值得一提的是，FisherFace算法识别的错误率低于哈佛和耶鲁人脸数据库测试的Eigenfaces识别结果。 Fisherface算法流程 获得人脸图像数据，然后求出人脸的均值。 观察各个人脸的特征值。 进行人脸鉴定，观察人脸特征，判断是否是个人。 最后进行人脸识别。 3、LBPH（Local Binary Patter Histogram）算法 Local Binary Patterns Histograms即LBP特征的统计直方图，LBPH将LBP（局部二值编码）特征与图像的空间信息结合在一起。如果直接使用LBP编码图像用于人脸识别。其实和不提取LBP特征区别不大，因此在实际的LBP应用中，一般采用LBP编码图像的统计直方图作为特征向量进行分类识别。 原始的LBP算子定义为在33的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于或等于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，33邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共256种），即得到该窗口中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理特征。 LBPH的维度： 采样点为8个，如果用的是原始的LBP或Extended LBP特征，其LBP特征值的模式为256种，则一幅图像的LBP特征向量维度为：64256=16384维，而如果使用的UniformPatternLBP特征，其LBP值的模式为59种，其特征向量维度为：6459=3776维，可以看出，使用等价模式特征，其特征向量的维度大大减少，这意味着使用机器学习方法进行学习的时间将大大减少，而性能上没有受到很大影响。 基本思想 建立在LBPH基础上的人脸识别法基本思想如下：首先以每个像素为中心，判断与周围像素灰度值大小关系，对其进行二进制编码，从而获得整幅图像的LBP编码图像；再将LBP图像分为个区域，获取每个区域的LBP编码直方图，继而得到整幅图像的LBP编码直方图，通过比较不同人脸图像LBP编码直方图达到人脸识别的目的，其优点是不会受到光照、缩放、旋转和平移的影响。 LBPH算法“人”如其名，采用的识别方法是局部特征提取的方法，这是与前两种方法的最大区别。 LBPH 算法流程 LBP特征提取：根据上述的均匀LBP算子处理原始图像； LBP特征匹配（计算直方图）：将图像分为若干个的子区域，并在子区域内根据LBP值统计其直方图，以直方图作为其判别特征。 4、算法的复现代码 1）、EigenFaces算法 #encoding=utf-8 import numpy as np import cv2 import os class EigenFace(object): def __init__(self,threshold,dimNum,dsize): self.threshold = threshold # 阈值暂未使用 self.dimNum = dimNum self.dsize = dsize def loadImg(self,fileName,dsize): ‘‘‘ 载入图像，灰度化处理，统一尺寸，直方图均衡化 :param fileName: 图像文件名 :param dsize: 统一尺寸大小。元组形式 :return: 图像矩阵 ‘‘‘ img = cv2.imread(fileName) retImg = cv2.resize(img,dsize) retImg = cv2.cvtColor(retImg,cv2.COLOR_RGB2GRAY) retImg = cv2.equalizeHist(retImg) # cv2.imshow(‘img’,retImg) # cv2.waitKey() return retImg def createImgMat(self,dirName): ‘‘‘ 生成图像样本矩阵，组织形式为行为属性，列为样本 :param dirName: 包含训练数据集的图像文件夹路径 :return: 样本矩阵，标签矩阵 ‘‘‘ dataMat = np.zeros((10,1)) label = for parent,dirnames,filenames in os.walk(dirName): # print parent # print dirnames # print filenames index = 0 for dirname in dirnames: for subParent,subDirName,subFilenames in os.walk(parent+’/’+dirname): for filename in subFilenames: img = self.loadImg(subParent+’/’+filename,self.dsize) tempImg = np.reshape(img,(-1,1)) if index == 0 : dataMat = tempImg else: dataMat = np.column_stack((dataMat,tempImg)) label.append(subParent+’/’+filename) index += 1 return dataMat,label def PCA(self,dataMat,dimNum): ‘‘‘ PCA函数，用于数据降维 :param dataMat: 样本矩阵 :param dimNum: 降维后的目标维度 :return: 降维后的样本矩阵和变换矩阵 ‘‘‘ # 均值化矩阵 meanMat = np.mat(np.mean(dataMat,1)).T print ‘平均值矩阵维度’,meanMat.shape diffMat = dataMat-meanMat # 求协方差矩阵，由于样本维度远远大于样本数目，所以不直接求协方差矩阵，采用下面的方法 covMat = (diffMat.T*diffMat)/float(diffMat.shape) # 归一化 #covMat2 = np.cov(dataMat,bias=True) #print ‘基本方法计算协方差矩阵为’,covMat2 print ‘协方差矩阵维度’,covMat.shape eigVals, eigVects = np.linalg.eig(np.mat(covMat)) print ‘特征向量维度’,eigVects.shape print ‘特征值’,eigVals eigVects = diffMat*eigVects eigValInd = np.argsort(eigVals) eigValInd = eigValInd eigValInd = eigValInd # 取出指定个数的前n大的特征值 print ‘选取的特征值’,eigValInd eigVects = eigVects/np.linalg.norm(eigVects,axis=0) #归一化特征向量 redEigVects = eigVects print ‘选取的特征向量’,redEigVects.shape print ‘均值矩阵维度’,diffMat.shape lowMat = redEigVects.T*diffMat print ‘低维矩阵维度’,lowMat.shape return lowMat,redEigVects def compare(self,dataMat,testImg,label): ‘‘‘ 比较函数，这里只是用了最简单的欧氏距离比较，还可以使用KNN等方法，如需修改修改此处即可 :param dataMat: 样本矩阵 :param testImg: 测试图像矩阵，最原始形式 :param label: 标签矩阵 :return: 与测试图片最相近的图像文件名 ‘‘‘ testImg = cv2.resize(testImg,self.dsize) testImg = cv2.cvtColor(testImg,cv2.COLOR_RGB2GRAY) testImg = np.reshape(testImg,(-1,1)) lowMat,redVects = self.PCA(dataMat,self.dimNum) testImg = redVects.T*testImg print ‘检测样本变换后的维度’,testImg.shape disList = testVec = np.reshape(testImg,(1,-1)) for sample in lowMat.T: disList.append(np.linalg.norm(testVec-sample)) print disList sortIndex = np.argsort(disList) return label def predict(self,dirName,testFileName): ‘‘‘ 预测函数 :param dirName: 包含训练数据集的文件夹路径 :param testFileName: 测试图像文件名 :return: 预测结果 ‘‘‘ testImg = cv2.imread(testFileName) dataMat,label = self.createImgMat(dirName) print ‘加载图片标签’,label ans = self.compare(dataMat,testImg,label) return ans if __name__ == ‘__main__’: eigenface = EigenFace(20,50,(50,50)) print eigenface.predict(‘d:/face’,’D:/face_test/1.bmp’)2）、FisherFaces算法 #encoding=utf-8 import numpy as np import cv2 import os class FisherFace(object): def __init__(self,threshold,k,dsize): self.threshold = threshold # 阈值，暂未使用 self.k = k # 指定投影w的个数 self.dsize = dsize # 统一尺寸大小 def loadImg(self,fileName,dsize): ‘‘‘ 载入图像，灰度化处理，统一尺寸，直方图均衡化 :param fileName: 图像文件名 :param dsize: 统一尺寸大小。元组形式 :return: 图像矩阵 ‘‘‘ img = cv2.imread(fileName) retImg = cv2.resize(img,dsize) retImg = cv2.cvtColor(retImg,cv2.COLOR_RGB2GRAY) retImg = cv2.equalizeHist(retImg) # cv2.imshow(‘img’,retImg) # cv2.waitKey() return retImg def createImgMat(self,dirName): ‘‘‘ 生成图像样本矩阵，组织形式为行为属性，列为样本 :param dirName: 包含训练数据集的图像文件夹路径 :return: 包含样本矩阵的列表，标签列表 ‘‘‘ dataMat = np.zeros((10,1)) label = dataList = for parent,dirnames,filenames in os.walk(dirName): # print parent # print dirnames # print filenames #index = 0 for dirname in dirnames: for subParent,subDirName,subFilenames in os.walk(parent+’/’+dirname): for index,filename in enumerate(subFilenames): img = self.loadImg(subParent+’/’+filename,self.dsize) tempImg = np.reshape(img,(-1,1)) if index == 0 : dataMat = tempImg else: dataMat = np.column_stack((dataMat,tempImg)) dataList.append(dataMat) label.append(subParent) return dataList,label def LDA(self,dataList,k): ‘‘‘ 多分类问题的线性判别分析算法 :param dataList: 样本矩阵列表 :param k: 投影向量k的个数 :return: 变换后的矩阵列表和变换矩阵 ‘‘‘ n = dataList W = np.zeros((n,self.k)) Sw = np.zeros((n,n)) Sb = np.zeros((n,n)) u = np.zeros((n,1)) N = 0 meanList = sampleNum = for dataMat in dataList: meanMat = np.mat(np.mean(dataMat,1)).T meanList.append(meanMat) sampleNum.append(dataMat.shape) dataMat = dataMat-meanMat sw = dataMat*dataMat.T Sw += sw print ‘Sw的维度’,Sw.shape for index,meanMat in enumerate(meanList): m = sampleNum u += m*meanMat N += m u = u/N print ‘u的维度’,u.shape for index,meanMat in enumerate(meanList): m = sampleNum sb = m*(meanMat-u)*(meanMat-u).T Sb += sb print ‘Sb的维度’,Sb.shape eigVals, eigVects = np.linalg.eig(np.mat(np.linalg.inv(Sw)*Sb)) eigValInd = np.argsort(eigVals) eigValInd = eigValInd eigValInd = eigValInd # 取出指定个数的前k大的特征值 print ‘选取的特征值’,eigValInd.shape eigVects = eigVects/np.linalg.norm(eigVects,axis=0) #归一化特征向量 redEigVects = eigVects print ‘变换矩阵维度’,redEigVects.shape transMatList = for dataMat in dataList: transMatList.append(redEigVects.T*dataMat) return transMatList,redEigVects def compare(self,dataList,testImg,label): ‘‘‘ 比较函数，这里只是用了最简单的欧氏距离比较，还可以使用KNN等方法，如需修改修改此处即可 :param dataList: 样本矩阵列表 :param testImg: 测试图像矩阵，最原始形式 :param label: 标签矩阵 :return: 与测试图片最相近的图像文件夹，也就是类别 ‘‘‘ testImg = cv2.resize(testImg,self.dsize) testImg = cv2.cvtColor(testImg,cv2.COLOR_RGB2GRAY) testImg = np.reshape(testImg,(-1,1)) transMatList,redVects = fisherface.LDA(dataList,self.k) testImg = redVects.T*testImg print ‘检测样本变换后的维度’,testImg.shape disList = testVec = np.reshape(testImg,(1,-1)) sumVec = np.mat(np.zeros((self.dsize,1))) for transMat in transMatList: for sample in transMat.T: disList.append( np.linalg.norm(testVec-sample)) print disList sortIndex = np.argsort(disList) return label def predict(self,dirName,testFileName): ‘‘‘ 预测函数 :param dirName: 包含训练数据集的文件夹路径 :param testFileName: 测试图像文件名 :return: 预测结果 ‘‘‘ testImg = cv2.imread(testFileName) dataMat,label = self.createImgMat(dirName) print ‘加载图片标签’,label ans = self.compare(dataMat,testImg,label) return ans if __name__==“__main__”: fisherface = FisherFace(10,20,(20,20)) ans = fisherface.predict(‘d:/face’,’d:/face_test/8.bmp’) print ans3）、LBPH算法 #encoding=utf-8 import numpy as np import os import cv2 class LBP(object): def __init__(self,threshold,dsize,blockNum): self.dsize = dsize # 统一尺寸大小 self.blockNum = blockNum # 分割块数目 self.threshold = threshold # 阈值，暂未使用 def loadImg(self,fileName,dsize): ‘‘‘ 载入图像，灰度化处理，统一尺寸，直方图均衡化 :param fileName: 图像文件名 :param dsize: 统一尺寸大小。元组形式 :return: 图像矩阵 ‘‘‘ img = cv2.imread(fileName) retImg = cv2.resize(img,dsize) retImg = cv2.cvtColor(retImg,cv2.COLOR_RGB2GRAY) retImg = cv2.equalizeHist(retImg) # cv2.imshow(‘img’,retImg) # cv2.waitKey() return retImg def loadImagesList(self,dirName): ‘‘‘ 加载图像矩阵列表 :param dirName:文件夹路径 :return: 包含最原始的图像矩阵的列表和标签矩阵 ‘‘‘ imgList = label = for parent,dirnames,filenames in os.walk(dirName): # print parent # print dirnames # print filenames for dirname in dirnames: for subParent,subDirName,subFilenames in os.walk(parent+’/’+dirname): for filename in subFilenames: img = self.loadImg(subParent+’/’+filename,self.dsize) imgList.append(img) # 原始图像矩阵不做任何处理，直接加入列表 label.append(subParent+’/’+filename) return imgList,label def getHopCounter(self,num): ‘‘‘ 计算二进制序列是否只变化两次 :param num: 数字 :return: 01变化次数 ‘‘‘ binNum = bin(num) binStr = str(binNum) n = len(binStr) if n = center)*(1扩展知识：人脸识别算法研究的难点 人脸识别算法研究已久，在背景简单的情形下，大部分算法都能很好的处理。但是，人脸识别的应用范围颇广，仅是简单图像测试，是远远不能满足现实需求的。所以人脸识别算法还是存在很多的难点。 光照 光照问题是机器视觉中的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显，算法未能达到使用的程度。 姿态 与光照问题类似，姿态问题也是人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较少，多数的人脸识别算法主要是针对正面，或接近正面的人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。 遮挡 对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题，特别是在监控环境下，往往被监控对象都会带着眼镜﹑帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸识别算法的失效。 年龄变化 随着年龄的变化，面部外观也在变化，特别是对于青少年，这种变化更加的明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。 图像质量 人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不同，特别是对于那些低分辨率﹑噪声大﹑质量差的人脸图像如何进行有效的人脸识别是个需要关注的问题。同样的，对于高分辨图像，对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。 样本缺乏 基于统计学习的人脸识别算法是人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的培训。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流行分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。 大量数据 传统人脸识别算法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于大量数据，这些方法其训练过程难以进行，甚至有可能崩溃。 大规模人脸识别 随着人脸数据库规模的增长，人脸算法的性能将呈现下降。

高考人脸识别是识别五官吗

高考人脸识别是识别五官。高考要进行人脸识别。人脸识别测试服务可以更准确地检查考生的身份，提高检查考生身份的效率。与采用指纹识别或人脸识别方法进入考场相比，现在的刷脸进场将全部实施。

高考人脸识别是识别什么

高考人脸识别主要是核验考生的五官,包括眼睛、鼻子、嘴巴等。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

测试人脸相似度，怎么对比两张图片的相似度

提起测试人脸相似度，大家都知道，有人问怎么对比两张图片的相似度，另外，还有人想问人脸相似度对app都有哪些？你知道这是怎么回事？其实有没有可以看出两张图片里面两个人相似度的软件？下面就一起来看看怎么对比两张图片的相似度，希望能够帮助到大家！

测试人脸相似度

1、测试人脸相似度:怎么对比两张图片的相似度

1、首先打开微信，选择底部“发现”。如图所示。

2、然后在点击进入“小程序”。如图所示。

3、然后输入“腾讯AI体验中心”搜索，点击进入。

4、选择“人脸对比”。如图所示。

5、上传两张图片上去，点击“人脸比对”。

6、两个人的相似度就出来了。完成效果图。

2、测试人脸相似度:人脸相似度对app都有哪些？

1、微信

打开微信，选择底部“发现”，点击进入“小程序”，在搜索栏输入“腾旭AI体验中心”，进入小程序。选择“人脸对比”，上传图片后点击“人脸对比”即可。两张照片 在脸比对。

2、本地化人脸相似度比对软件免费照片夫妻相测试。

本地化人脸相似度比对软件是一款比较两张面孔相似度的软件，在电脑本地选择两张人头像照片，选好照片以后即可自动显示两张照片的相似程度，不需要连网操作，软件亲测，比较结果还是挺准的，有需要的朋友不妨试试！

3、人脸识别对比软件

本地化人脸识别对比软件，本地选择两张需要对比相似度的人脸图片即可看到相似度，不需要网络，完全可以脱机使用！比对2张人脸图像相似度的技术技术主要分为两部分：部为前端人脸检测技术，主要支持在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保操作的为真实人脸。

第二部为比对2张人脸图像相似度的技术，该环节通过在检测技术环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别，取到头像后，将现场人脸与上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸。

3、测试人脸相似度:有没有可以看出两张图片里面两个人相似度的软件？

目前只有在线检测，有个EyeKey人脸识别在线体验，EyeKey生物识别云网站。点击“技术体验”进入体验。

4、测试人脸相似度:人脸识别是怎么实现的？

人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间侦测，自动调整曝光强度等技术。

有没有可以看出两张图片里面两个人相似度的软件？

5、测试人脸相似度:脸寻app能测两张脸的相似度吗？

脸寻app能够测两张脸的相似度呀，它不仅能够测两张人脸的相似度，还能够秒级确认用户是否属于同一个人。父子相似度照片测试软件。

6、谁能提供给我一个利用PCA主成分分析来对比两张人脸图片相似度的opencv程序代码？？

CSDN上有，自己搜一下

以上就是与怎么对比两张图片的相似度相关内容，是关于怎么对比两张图片的相似度的分享。看完测试人脸相似度后，希望这对大家有所帮助！

在电脑上如何玩图片中几张脸型的测试

1、测脸型(1)首先我们用相机拍一张照片。(2)然后点击【在线拍照】,进入测试系统页面后点击【测脸】。注意:如果手机没有摄像头,也可以选择使用前置镜头进行自拍来代替拍摄。 脸部识别功能会通过面部特征点(如眉毛、鼻子、下巴等)判断出您的性别及年龄,并自动匹配您所选择的测试类型。(3)接着输入自己的姓名和出生日期即可完成人脸识别操作了。最后点击【开始】即可看到您的脸部图像信息以及分析结果哦! 面部检测的结果分为以下四种类型:A型脸(长脸):额头窄且尖;颧骨高;下巴短而尖;脸颊瘦削无肉感;五官紧凑集中B型脸:额头较宽;颧骨较低平或中等宽度;下巴较短且圆润饱满;脸颊有肉感有脂肪堆积 C型脸:额头较窄或适中宽度适中D型腿(圆腿):小腿肚比较粗厚,膝盖部位细而结实。(这种腿部形态在亚洲女性中比较多见)