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前言：
1、人脸检测
1.1 基于Haar的人脸检测文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-448212.html
1.2 基于深度学习的人脸检测文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-448212.html
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传统目标分类器主要包括Viola Jones Detector、HOG Detector、DPM Detector，本文主要介绍VJ检测器，在VJ检测器基础上发展出了Haar检测器，Haar检测器也是更为全面、使用更为广泛的检测器。 Viola Jones Detector是作为人脸检测器被Viola和Jones提出来的，后来Rainer Lienhart和Jochen Maydt将这个检测
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该人脸识别实例是一个基于深度学习和计算机视觉技术的应用，主要利用OpenCV和Python作为开发工具。系统采用了一系列算法和技术，其中包括以下几个关键步骤： 图像预处理 ：首先，对输入图像进行预处理，包括读取图片、将图片灰度转换、修改图片的尺寸、绘制矩形
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今天来分享两个基于OpenCV实现的识别人脸的不同应用。 1、Haar分类器介绍 🚀Haar分类器是一种基于 机器学习 的目标检测算法，它使用Haar特征描述图像中的目标。Haar特征是 基于图像亮度的局部差异 计算得出的，可以用来描述目标的边缘、角落和线条等特征。 使用Haar分类器
人脸检测的目标是确定图像或视频中是否存在人脸。如果存在多个面，则每个面都被一个边界框包围，因此我们知道这些面的位置。 人脸检测算法的主要目标是准确有效地确定图像或视频中人脸的存在和位置。这些算法分析数据的视觉内容，搜索与面部特征相对应的模式和特
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