Fisherfaces人脸识别---OpenCV-Python开发指南（44）
Fisherfaces原理PAC方法是EigenFaces人脸识别的核心，它找到了最大化数据总方差特征的线性组合。但是其具有明显的缺点，在操作过程中会损失许多人脸的特征信息。因此在某些特殊的情况下，如果损失的信息刚好是用于分类的关键信息，必然导致结果预测错误。Fisherfaces采用LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）实现人脸识别。线性判别分析最早由....
EigenFaces人脸识别---OpenCV-Python开发指南（43）
EigenFaces原理EigenFaces通常也被称为特征脸，它使用主成分分析（Principal Component Analysis，PAC）方法将高维的人脸数据处理为低维数据后，在进行数据分析和处理，获取识别结果。EigenFaces简单来说就是对原始数据使用PCA方法进行降维，获取其中的主成分信息，从而实现人脸识别的方法。EigenFaces识别步骤在OpenCV中，它给我们提供函数c....
LBPH人脸识别---OpenCV-Python开发指南（42）
前言前篇博文我们讲解了人脸检测的基本操作。但人脸检测只是人脸识别领域的一个非常小的分支。一般情况下，使用人脸识别，都是比对对应的人脸的判断是否是本人，或者是否是某个人。所以，我们需要进一步学习人脸识别的相关知识。在OpenCV中，它提供了3种人脸识别的方法，分别为：LBPH方法，EigenFishfaces方法，Fisherfaces方法。本篇，将讲解LBPH方法进行人脸识别操作。LBPH方法的....
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