用java做一个人脸识别系统，请问如何检测脸部特征？

tauke_wang 2013-03-09 06:12:52

用java做一个人脸识别系统，请问如何检测脸部特征？

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310_辰丨紫天 2013-05-17

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脸部定位用OpenCV比较简单但是没有多大意义

无人与我共黄昏 2013-04-24

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OpenCV

mzhua78 2013-04-17

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至少比自己完全写代码简单多了

mzhua78 2013-04-17

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检测脸部特征部位的话推荐你使用opencv

biany2 2013-03-11

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天天向上有一期是请百度的专家团队过来的，他们讲的就是人脸识别相信不是你我能讨论的范围

鱼欲遇雨 2013-03-10

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shine333 2013-03-10

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bluemoby 2013-03-10

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这个题目是不是有点大了……

coooliang 2013-03-10

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这个题目是不是有点大了

人脸识别检测opencv简单java实现要不是毕业好几年我都不舍得分享出来！！！ CTRL+D收藏一下或者关注走一波-有你所需！不断更新！其他相关下载，配套代码以及PPT。稳妥的小老弟 https://me.csdn.net/download/qq_27500493 加载本地的OpenCV库，这样就可以用它来调用Java API。创建实例CascadeClassifier，将已加载的分类器的文件名传递给它。接下来我们将图片转化成Java API能够接受使用Highui类的格式，铺垫在OpenCV C++的n维密集数组类上边。然后，调用分类器上的detectMultiScale方法传递给它图象和MatOfRect对象。这个过程之后，MatOfRect将有面部检测。我们遍历所有的脸部检测并用矩形标记图像。最后，将图像写入输出的 .png 文件里。 --------------------- 作者：your-Mr-Right 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/qq_27500493/article/details/78065312 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

【资源介绍】基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip基于Pytorch实现人脸识别神经网络源，数据集为CelebA-采用彼此独立的40个卷积神经网络-可识别脸部40个特征.zip 【备注】该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。欢迎下载，欢迎沟通，互相学习，共同进步！提供答疑！

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。本套课程老师会带着你逐步实现人脸识别系统...

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。传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图

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