C++얼굴 인식 시스템 의 실현 을 얕 게 이해 하 다
기계 학습 의 목적 은 데 이 터 를 정보 로 바 꾸 는 것 이다기계 학습 은 데이터 에서 규칙 이나 모델 을 추출 하여 데 이 터 를 정보 로 전환한다얼굴 인식
4.567917.얼굴 인식 은 등급 별 분류 기 를 통 해 특징 에 대한 등급 별 선별 을 통 해 얼굴 여 부 를 확인한다4.567917.각 노드 의 정확 한 식별 율 이 높 지만 정확 한 거절 율 이 낮다4.567917.모든 노드 가 사람의 얼굴 특징 이 없다 고 판단 하면 연산 을 끝내 고 사람의 얼굴 이 아니 라 고 선포 한다4.567917.모든 노드 가 통과 되면 사람의 얼굴 임 을 선포 한다산업 에 서 는 얼굴 인식 기술 로 물 체 를 인식 한다.
깊이 있 는 학습 을 바탕 으로 하 는 얼굴 인식 시스템 은 모두 5 개의 오픈 소스 라 이브 러 리:OpenCV(컴퓨터 시각 라 이브 러 리),Caffe(깊이 있 는 학습 라 이브 러 리),Dlib(기계 학습 라 이브 러 리),libfacedetection(얼굴 검사 라 이브 러 리),cudnn(gpu 가속기)을 사용한다.
오픈 소스 의 깊이 있 는 학습 모델 을 사용 합 니 다:VGG model.
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;
string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";
CascadeClassifier face_cascade;
string window_name = " ";
void detectAndDisplay( Mat frame );
int main( int argc, char** argv ){
Mat image;
image = imread( argv[1]);
if( argc != 2 || !image.data ){
printf("[error]
");
return -1;
}
if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){
printf("[error] ！
");
return -1;
}
detectAndDisplay(image);
waitKey(0);
}
void detectAndDisplay( Mat frame ){
std::vector<Rect> faces;
Mat frame_gray;
cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
equalizeHist( frame_gray, frame_gray );
face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );
for( int i = 0; i < faces.size(); i++ ){
Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 );
ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 );
}
imshow( window_name, frame );
}
C++얼굴 인식 시스템 의 실현 에 대한 얕 은 이해 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 C++얼굴 인식 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 찾 아 보 세 요.앞으로 도 많은 응원 부탁드립니다!
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