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怎样使用OpenCV进行人脸识别

首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。

基于几何特征的人脸的人脸识别可能是最直观的方法来识别人脸。第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。

不知道你说的人脸识别是识别出来是某个人还是只是在图像中检测出人脸。 刚用opencv完成对自己的人脸识别，但是还需要继续优化。

其次，Face Detect需要openCV的支持，但并不必须安装openCV到计算机中，只要把openCV的cxcore100.dll 、cv100.dll 、libguide40.dll 三个文件拷贝到processing根目录就行了。

相关问答

Q1: openCV人脸识别的问题

一个22维的特征向量被用在一个大数据库上，单靠几何特征不能提供足够的信息用于人脸识别。

人脸识别分两步，人脸检测和人脸身份识别。你需要的功能在人脸检测阶段就能够做到。opencv的人脸检测功能返回的是一个“人脸区域”数组，数组的数量就是当前图像上的人脸数量，根本不用计数器。每检测一次就能够获得到一个数量。

（5）[程序第二部分]：[识别人脸]a.从摄像头，读入人脸 b.初步降噪 c.ROI划定区域 d.建立一个histogram e.用这个histogram与之前[学习中]的histogram进行比较，如果差异小于你规定的阀值 ，则确定识别成功。

检查下你的环境变量的路径是否正确 检查你的opencv安装路径下面编译过的opencv中找不找得到cvd.dll这个文件，找不到的话，重新编译一下。

input_name = argc 2 ？ argv[2] ： 0；如果输入三个参数则用第三个参数作为相机索引。否则采用0号相机。

Q2: 人脸识别的识别率低是为什么,要怎么写代码

1、人脸识别门禁通过率低的原因，一个是光照变化是影响人脸识别性能，环境的光线没调好是容易导致通过率低的。再一个识别效果与所使用的摄像头也有关系。还有就是摄像头的安装位置同样将会对识别效果产生影响。

2、微众银行的人脸识别率不成熟，备用人脸型号鉴别不足，导致新脸型不被电脑录入编排。遇到这种问题，只能强行到银行内部叫工作人员帮忙录入新脸型。才能完全解决该问题。

3、这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。

4、苹果手机人脸识别提示高一点低一点？如果总是这样，那么你的iPhone手机的面容识别相关元件，有可能早已发生了不可逆的老化或损坏，问题的关键一般会出现在面容识别排线上，最好能拆机更换一条。

5、网络状况：设备没有链接网络，或信号太差，无法把录入的数据上传到终端，不能执行下一步指令。光线状况：在人脸识别时，所处环境较暗，设备无法清晰辨别人脸。

Q3: 用OpenCV开发人脸识别软件,用Java好还是用C/C++好

我去年就用opencv开发的android手机端的关于人脸识别的增强现实应用。我可以很明确的告诉你，java的opencv顶多调用摄像头用，图像处理都用c++的opencv。对于opencv的开发，不管从开发效率还是执行效率，绝对是c++。

使用的话Python和C++都可以。因为接口类似，C++和Python开发效率差距不大，性能上差距也不大。

python更好。opencv内置支持的主要语言为python和c++，如果你用户不是特别大）（比如10000次以上的人脸识别每秒），一般python就绰绰有余了。

opencv采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快。它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。

其他：java等没有看到人用过。工具包：halcon：出自德国MVTech。底层的功能算法很多，运算性能快，用其开发需要一定软件功底和图像处理理论。VisionPro：美国康耐视的图像处理工具包。

使用opencv需要编译源码，得到库文件。可以用cmake构建项目后编译，也可以直接用官方提供的编译好的版本。官方提供的编译库一般只是标准版本，没有附加某些库，比如tbb等，要想让opencv使用tbb等库，就只能自己构建项目后编译。

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