【文件属性】：
文件名称：facial_recognition_opencv
文件大小：42.88MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 11:21:44
JupyterNotebook
使用OpenCV和VGGFace进行面部识别
-项目状态：[已完成]
项目介绍/目标
该项目的目的是使用OpenCV来识别图片中的面部和眼睛。然后将OpenCV与VGGFace神经网络结合起来，以便在网络摄像头摘要中进行一次镜头学习和识别脸部。
使用方法
深度学习
数据可视化
使用预训练的模型
面部和眼睛检测
面部识别
技术领域
Python
朱皮特
Matplotlib
JavaScript
OpenCV
VGG人脸神经网络
项目描述
OpenCV是主要针对实时计算机视觉的编程功能库。它具有许多用途，例如识别对象，对视频中的人为行为进行分类，从图像中消除红眼，跟随眼球运动等等。在这个项目中，我使用OpenCV，通过OpenCV基于Haar功能的级联分类器检测图像中的面部和眼睛。该分类器还返回脸部的位置，高度和宽度。我使用这些信息来从图像和视频中裁剪出面部。从那里开始，我使用VGGFa
【文件预览】：
facial_recognition_opencv-main
----people()
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--------Phil.jpeg(41KB)
--------Peter.jpeg(32KB)
----img()
--------John.jpeg(14KB)
--------Luke img 2.jpg(363KB)
--------Luke img 5.jpg(6.32MB)
--------haar_features.jpg(11KB)
--------buffet.jpg(627KB)
--------Luke img 7.jpg(6.09MB)
--------khabib.jpg(22KB)
--------Luke img 1.jpg(362KB)
--------Luke img 9.jpg(5.59MB)
--------Luke img 3.jpg(363KB)
--------vgg-face-architecture.jpg(73KB)
--------Luke img 8.jpg(5.64MB)
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--------Luke img 4.jpg(4.16MB)
----main_ai.ipynb(993KB)
----group_of_faces()
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----finished_result()
--------Finished Result.JPG(33KB)
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--------main_ai-checkpoint.ipynb(993KB)
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--------haarcascade_eye.xml(333KB)