摘要：本文主要讲解如何得到CMC曲线。CMC曲线就是算一种top - k的击中概率，主要用闭集测试。比如有n个注册样本，现在想测试性能，测试样本依次和n个注册样本算取一个距离，然后排序，看类类样本位于前top - k，最后统计得到CMC曲线。计算CMC曲线的函数代码如下：function accuracy = calrank(distance,rankvalue,info) for k = 1:length

人脸 搜索         给定一张照片，与指定 人脸 库中的N个 人脸 进行比对，找出最相似的一张脸或多张 人脸 。 根据待 识别 人脸 与现有 人脸 库中的 人脸 匹配程度，返回用户信息和匹配度，即1：N 人脸 检索。可用于用户身份 识别 、身份验证相关场景。 一般 人脸 搜索的步骤： 给定一批 人脸 图片及标签。 对给定的 人脸 图片预先进行批量建模。 对于后续添加或删除的 人脸 可以进行增量建模。 所以对于应用层来说其实...

人脸 检测 （ Face Detection ）和 人脸 识别 技术是深度学习的重要应用之一。本章首先会介绍MTCNN算法的原理， 它是基于卷积神经网络的一种高精度的实时 人脸 检测 和对齐技术。接着，还会介绍如何利用深度卷积网络提取 人脸 特征， 以及如何利用提取的特征进行 人脸 识别 。最后会介绍如何在TensorFlow 中实践上述算法。 1 MTCNN 的原理 搭建 人脸 识别 系统的第一步是 人脸 检测 ，也就是在图片中...

前段时间使用OpenCV的库函数实现了 人脸 检测 和 人脸 识别 ，笔者的实验环境为VS2010+OpenCV2.4.4，OpenCV的环境配置网上有很多，不再赘述。 检测 的代码网上很多，记不清楚从哪儿copy的了， 识别 的代码是从OpenCV官网上找到的：http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html 需要注...

人脸 识别 最近几年变得很火，技术也已经相对成熟，应用场景也很多。 下面将介绍简单几种实现 人脸 检测 人脸 识别 的简单方法 我博客中也写了几篇有 人脸 识别 应用的文章 现在分类总结下 人脸 识别 技术介绍已经近况以及应用 https://blog.csdn.net/Nirvana_6174/article/details/84984450 使用Python现有的库 face_recognition fac...

人脸 识别 关键技术及原理 人脸 识别 基础关键技术1、 人脸 检测 （Face Detection）2、 人脸 配准（Face Alignment） 人脸 识别 基础关键技术 1、 人脸 检测 （Face Detection） 检测 出图像中 人脸 所在位置的一项技术 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 ...

### 回答1： 人脸 识别 系统是一种利用计算机技术对 人脸 进行 识别 和验证的系统。其中，opencv 人脸 检测 是一种基于opencv库的 人脸 检测 算法，可以通过计算机视觉技术对图像或视频中的 人脸 进行 检测 和 识别 ，具有高效、准确、实时等特点，广泛应用于安防、人机交互、智能家居等领域。 ### 回答2： 人脸 识别 系统是一种可以通过对 人脸 进行特征提取、比对和 识别 的技术，目前已广泛应用在生物特征 识别 、安防监控等领域。而OpenCV 人脸 检测 是在计算机视觉领域中应用广泛的一种算法。 OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了很多图像处理和机器视觉算法，其中 人脸 检测 是OpenCV中应用最广泛的算法之一。OpenCV 人脸 检测 的基本思路是利用Haar - like特征进行 人脸 检测 。 Haar - like特征是一组由Viola和Jones在2001年提出的能够对图像进行分类的特征，主要由白色和黑色的矩形块组成。这些特征可以在 人脸 区域和非 人脸 区域产生显著的区别，因此可以用来进行 人脸 检测 。在OpenCV中，利用Adaboost算法来训练分类器，从而实现 人脸 检测 。 OpenCV 人脸 检测 有以下几个优点： 1. 检测 速度快：OpenCV的 人脸 检测 算法可以实现实时 检测 ，能够处理实时视频，并对每一帧进行 人脸 检测 。 2. 高 检测 率和低误检率：OpenCV 人脸 检测 算法经过大量的训练和优化，能够准确地 检测 人脸 ，且误检率低。 3. 应用广泛：由于OpenCV是一个开源库，其特性与应用广泛，可以应用于不同领域的 人脸 检测 。 4. 动态 人脸 识别 ：OpenCV 人脸 检测 算法能够在不同角度、不同光照条件下对 人脸 进行 检测 和 识别 。 5. 简单易用：OpenCV提供了简单的API调用，即可完成 人脸 检测 。同时，OpenCV还提供了丰富的文档和示例，使得 人脸 检测 的实现变得更加简单。 总之，OpenCV 人脸 检测 算法是一种可靠的 人脸 检测 技术，可以广泛应用于不同领域。通过不断地优化和训练，OpenCV的 人脸 检测 算法仍有望在未来得到进一步的提升。 ### 回答3： 人脸 识别 是一种高科技应用，它可以在不进行人工干预的情况下 识别 人们的身份。在过去的几年里，随着计算机技术的不断发展壮大， 人脸 识别 技术得到了迅速的发展和应用。 Opencv 人脸 检测 是一种常见的 人脸 识别 技术，它可以快速、准确地 检测 人脸 并提取出相关的数据信息。Opencv 人脸 检测 使用基于统计学的模型，可以快速检索出整张图像中的所有 人脸 ，并用边缘高亮标出。其 识别 空间包括面部区域，由眼睛、口鼻、眉毛和脸型等特征组成。而为了提高 识别 的准确度，Opencv 人脸 检测 还涉及到其他一些算法，比如特征提取、 人脸 分类和智能 识别 。 Opencv 人脸 检测 是非常重要的安全工具，它可以用于认证和安全访问控制、图像搜索和媒体应用。在计算机视觉和机器学习领域，Opencv 人脸 检测 是重要的探究之一，因为对于如何解决图像多样性问题的机器人操作的研究而言， 人脸 检测 是非常关键的。Opencv 人脸 检测 还可以用于许多领域，如自然语言处理、光学字符 识别 等，进一步方便了计算机与人类之间的交流。 在未来，Opencv 人脸 检测 技术有望得以发展与扩展，实现更加准确、精密的 人脸 识别 ，为广大人民群众的生产生活提供更多的便利与保障。诚然，Opencv 人脸 检测 仅仅是 人脸 识别 的一个小部分，但它在其中占有重要的地位，在此我们真诚地期待着Opencv 人脸 检测 技术能够顺利地实现更深入的发展。