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写一个人脸识别的python算法

时间: 2023-03-13 17:17:52 浏览: 25

基于python的PCA人脸识别算法+源代码+文档说明

# 基于python的PCA人脸识别算法 ## 结果如下： ### 具体代码见：Face_Rec.py 当每个人只选择一张图片进行训练时，训练集只有40张，所以这种情况下最多只能降到40维（即主成分为40），故为不失一般性，我只比较了降到10、20、30、40维情况下，每个人选择1-9张图片进行训练的识别准确率，结果如下： ### 通过上面的图像我们可以看出：（1）在降到相同维度下（即相同主成分大小下），每个人选择的照片张数越多，即训练集越多，准确率越高。在每个人选择照片张数大于等于5时，即训练集达到整个样本数据集的一半时，准确率达到90%以上；<br> （2）在每个人选择照片张数相同情况下，即训练数据集大小相同情况下，降到的维数越高，即主成分越多，准确率越高；<br> （3）总体上来说，识别准确率整体上呈现上升趋势。随着训练数据集规模的增大而升高，同时也随着主成分大小的增大而增大。<br> -------- 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

可以使用OpenCV或dlib库实现人脸识别，下面是一个使用OpenCV的例子： import cv2 #加载模型 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') #加载

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