機器學習

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• 機器學習的目的是把數據轉換成信息。
• 機器學習通過從數據里提取規則或模式來把數據轉成信息。

人臉識別

• 人臉識別通過級聯分類器對特征的分級篩選來確定是否是人臉。
• 每個節點的正確識別率很高，但正確拒絕率很低。
• 任一節點判斷沒有人臉特征則結束運算，宣布不是人臉。
• 全部節點通過，則宣布是人臉。

工業上，常用人臉識別技術來識別物體。

基于深度學習的人臉識別系統，一共用到5個開源庫：OpenCV（計算機視覺庫）、Caffe（深度學習庫）、Dlib（機器學習庫）、libfacedetection（人臉檢測庫）、cudnn（gpu加速器）。

用到一個開源的深度學習模型：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 = "人臉識別";

void detectAndDisplay( Mat frame );

int main( int argc, char** argv ){
  Mat image;
  image = imread( argv[1]);

  if( argc != 2 || !image.data ){
    printf("[error] 沒有圖片\n");
    return -1;
  }

  if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){ 
    printf("[error] 無法加載級聯分類器文件！\n");
    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 );
}

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網站欄目：淺理解C++人臉識別系統的實現-創新互聯
標題鏈接：http://www.yijiale78.com/article22/dgspjc.html

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