设计算法，识别数据库中的人脸，与肉眼识别结果进行比较；

nshk1015 2015-07-21 10:20:11

初学者，求帮忙！现有基础比较差，急，在线等！

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duchuan 2015-12-22

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这种问题跟指纹识别类似，没有指哪打哪的数学模型。先找些模式识别的资料读读，这是王道，然其路漫漫。

银点 2015-07-21

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请搜索“OpenCV 人脸识别”

nshk1015 2015-07-21

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我需要一个数学模型

# Face-Recognition-Hadoop > 基于计算机、网络传输以及图像处理等技术的视频监控系统被广泛应用于城市安防监控网络的建设中。一些视频处理技术，如人脸识别、车牌识别等的使用，使视频监控逐渐走向自动化、智能化，摆脱了传统视频监控中仅凭人肉眼观察不可靠的缺陷。针对目前监控视频人脸识别系统存在两大问题：
①当人脸数据库存在大量人脸数据时，人脸识别速度也会非常慢；
②当监控视频资源库中视频数据增多时，检索某一目标人物在摄像头出现的相关信息的速度会越来越慢。
> 对于这两个问题，虽然能够通过优化算法和采用高性能的服务器来做出一定的缓解，但是，算法优化难度大、耗时，且高性能服务器价格高昂，这与人脸和监控视频数据会持续增多形成矛盾，无法从根本上解决问题。
> 该项目提出了将当前流行的Hadoop处理技术和监控视频人脸识别技术相结合，开发一套基于Hadoop视频图像检索的人脸识别系统。主要完成了一下工作：
①分析了国内外在人脸识别方面的现状，了解了人脸识别的原理。为本课题的探索和系统开发提供了理论和实践指导。
②在Linux系统下搭建伪分布式的Hadoop运行环境。Hadoop的设计初衷在于处理海量的结构化的文本数据，故无法处理非结构化的视频和图像数据。本文在研究Hadoop的输入输出和数据类型的基础上，实现了图像和视频数据的处理，即使用FFmpeg对视频进行格式转换以及将视频按一定的帧速率转化成图片，并结合OpenCV识别技术完成了该系统。
> 基于以上工作，实现了一套基于Hadoop的视频图像检索的人脸识别系统。通过运行测试，可以较好的识别出视频中的人脸，在处理速度方面相比传统的人脸识别系统有了很大的改进，这将对治安管理、刑侦执法起到更多的辅助作用。 -------- 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一，被广泛应用于公共安全（罪犯识别等）、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统等各个方面。人脸识别技术计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中提取出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.虽然人类的人脸识别能力很强, 能够记住并辨别上千个不同人脸, 可是计算机则困难多了. 其表现在:人脸表情丰富;人脸随年龄增长而变化;人脸所成图象受光照、成象角度及...

课程大纲如下：第1章：人脸识别算法效果测评数据集测评算法测评过程测评结果第2章：人脸识别原理简介定义识别流程发展过程第3章：代码实战环境安装代码讲解第4章：搭建人脸识别系统搭建流程提取特征...

本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载更多matlab算法原理及源码详解可点击下方文字直达：500例精选matlab算法原理及源码详解——老生谈算法第一章绪论本章提出了本文研究背景及应用前景。首先叙述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在问题；接着介绍了自感人脸识别系统通常框架组成；最终简明地介绍了本文关键工作和章节结构。1.1 研究背景自70年代以来.伴随人工智能技术兴起.和人类视觉研究进展.大家逐步对人脸图像机器识别投入很大热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这

基于计算机、网络传输以及图像处理等技术的视频监控系统被广泛应用于城市安防监控网络的建设中。一些视频处理技术，如人脸识别、车牌识别等的使用，使视频监控逐渐走向自动化、智能化，摆脱了传统视频监控中仅凭人肉眼观察不可靠的缺陷。针对目前监控视频人脸识别系统存在两大问题：对于这两个问题，虽然能够通过优化算法和采用高性能的服务器来做出一定的缓解，但是，算法优化难度大、耗时，且高性能服务器价格高昂，这与人脸和监控视频数据会持续增多形成矛盾，无法从根本上解决问题。该项目提出了将当前流行的Hadoop处理技术和监控视

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