人臉識別中的機器學習

機器學習的一個主要應用領域是對客觀對象的識別，也稱為模式識別----目的是賦予機器類似生物的信息識別和處理能力。而機器視覺研究的是如何用機器代替人眼來感知外部的世界，測量和識別外部對象，并作出正確的判斷。對圖像的不同特征來編制專門的算法進行處理----OpenCV 廣泛應用于人機互動、物體識別、圖像分割、人臉識別、動作識別、運動跟蹤、機器人、運動分析、機器視覺、結構分析、自動汽車駕駛等領域。

     一個完整的人臉識別系統包括:人臉檢測、關鍵點提取、人臉對齊、人臉規整、人臉分類、識別策略等模塊。
Haar cascade 實現代碼如下:

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    # -*- coding: utf-8 -*-  
      
    from numpy import *  
    import numpy as np  
    import cv2  
      
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml')  
      
    img = cv2.imread('mypicture.jpg')  
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
    # 識別輸入圖片中的人臉對象.返回對象的矩形尺寸  
    # 函數原型detectMultiScale(gray, 1.2,3,CV_HAAR_SCALE_IMAGE,Size(30, 30))  
    # gray需要識別的圖片  
    # 1.2：表示每次圖像尺寸減小的比例  
    # 3：表示每一個目標至少要被檢測到4次才算是真的目標(因為周圍的像素和不同的窗口大小都可以檢測到人臉)  
    # CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示不是縮放分類器來檢測，而是縮放圖像，Size(30, 30)為目標的最小最大尺寸  
    # faces：表示檢測到的人臉目標序列  
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 3)  
    for (x,y,w,h) in faces:  
        img2 = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,255),4)  
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]  
        roi_color = img[y:y+h, x:x+w]  
      
    cv2.imshow('img',img)  
    cv2.waitKey(0)  
    cv2.destroyAllWindows()  
    cv2.imwrite("paulwalker.head.jpg", img) # 保存圖片  

LBP  cascade 的實現代碼如下：

[python] view plain copy

    # -*- coding: utf-8 -*-  
      
    from numpy import *  
    import numpy as np  
    import cv2  
      
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:\\opencv\\sources\\data\\lbpcascades\\lbpcascade_frontalface.xml')  
      
    img = cv2.imread('snapshot0001.jpg')  
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
      
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 3)  
    for (x,y,w,h) in faces:  
        img2 = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,255),4)  
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]  
        roi_color = img[y:y+h, x:x+w]  
      
    cv2.imshow('img',img)  
    cv2.waitKey(0)  
    cv2.destroyAllWindows()  
    cv2.imwrite("paulwalker.head.jpg", img) # 保存圖片