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人脸识别系统
面部识别系统是一种用于识别来自图像或视频素材的人的计算机应用程序。它主要用于安全目的，以跟踪谁进入某个设施或在某个地方搜索某人。它可能不会与生物度量或虹膜扫描仪一样适用，但实现起来容易。该面部识别系统与保存人脸的图像的数据库配合使用。该系统运行几种算法来确定人的脸部在相机或镜头匹配数据库的任何图像。其中一个算法保存数据库中的人的图像grayscale格式。另一种算法搜索面部。另一种算法比较某个区域或面部的大小或形状是否与数据库匹配。所有这些算法的组合效果是该系统。为了使基本 face recognising system的最佳方式之一是使用 opencv
什么是opencv？
opencv的是用c ++编写一个跨平台的开源库，通过intel.opencv开发用于face recognising system，motion sensor，mobile roboticsetc.this库在大多数操作系统支持如windows，linux，苹果，openbsd.this库可以在使用python , java , perl , ruby , c#等。
使用python和opencv进行人脸识别，感觉外国人好识别些，韩国都是一个脸型。
源代码 ：
面孔数据库
进口cv2
该程序要求一个人提供唯一的身份证件，姓名，年龄，性别和犯罪记录。然后收集该人脸的20张照片，然后将其转换为grayscale。将该人员的所有数据保存在数据库或更新中现在cv2是opencv库和数据库使用的sqlite3。级联分类haarcascade_frontalface_default.xml器用于面部识别系统。
面教练：
导入 os 导入 cv2 导入 numpy 作为 np 从 pil 导入图像
在这部分程序训练的脸部并保存在一个数据.ymlformat.the使用库os中python.the其他两个库是预定义的numpy并pillow必须被手动安装。
人脸识别：
导入 cv2 导入 numpy 作为 np import sqlite3
这部分将面部照片转换为grayscale格式，然后将照片与数据库中的照片进行比较。当匹配发现时，它显示屏幕上的所有信息。没有培训师正确的脸部识别是不可能的。
输出：
哈哈哈
我的想法
脸部识别系统远离完美。这不如视网膜扫描等等。主要问题是有时也会误认为人们。从低分辨率法师或镜头检测脸部也变得不太可预测这个东西只能从一个角度起作用，从一个人的侧面看，大部分时间的脸部检测失败。即使有一些面部表情，即微笑，脸部识别可能不合适。
虽然这个系统真的有问题，但在某些情况下可能会非常有用。在处理人群时，与每个人直接接触是不可能的。在这种情况下，更方便的方式，如指纹或生物识别扫描是不可能的另一个事实是，由于在某些地方使用面部识别系统进行监视摄像机犯罪，银行的抢劫事故已经减少，这种技术如果得到适当的发展，对人类来说是非常有帮助的。