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zw_halcon人脸识别

经常有用户问,halcon人脸识别方面的问题。

可能是cv在人脸识别、车牌识别方面的投入太多了。

其实,人脸识别、车牌识别,只是图像处理,机器视觉一个很小的领域,对于halcon而言,非常简单。

人脸识别、车牌识别,ocr、汉字识别原理、算法都差不多,自己建库就可以了。

halcon与cv不同,面对的是工业(超市)流水线,建库基本是全自动的,扫描一下,和二维码差不多,就自动生成了相关的模型库。

非常简单,halcon内置了不少demo:

《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》 酸奶自动分类脚本(机器学习、人工智能)   http://www.cnblogs.com/ziwang/p/4856523.html

参考一下这个就可以了, halcon本身里面还有不少demo:葡萄酒识别、蔬菜识别、硬币识别

人脸识别很简单,有开源版本的,自己移植一个人脸库就ok了。

具体的人脸识别库,可以参考:

《人脸验证算法Joint Bayesian详解及实现(Python版》

http://top.jobbole.com/25907/%20%20%20%20

这篇论文仅通过高维LBP跟Joint Bayesian这两个方法结合,就把LFW 数据集上的人脸验证准确率轻松刷到了92.4%。

香港中文大学团队的DeepID2将联合贝叶斯模型使用SVM进行融合,最终达到了99.15%的结果。

时间: 2024-12-12 09:06:00

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