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人脸识别的---算法

特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由sirovich和kirby（1987）提出（），并由matthew turk和alex pentland用于人脸分类（）。首先把一批人脸图像转换成一个特征向量集，称为“eigenfaces”，即“特征脸”，它们是zui初训练图像集的基本组件。每个特征向量或者特征脸相当于捕1捉或者描述人脸之间的一种变化或者特性。这就意味着每个人脸都可以表示为这些特征脸的线性组合。

人脸识别的内涵

人脸检测实际上是对图像提取特征，haar特征是一种用于实现实时人脸---的特征。每个haar特征都描述了相邻图像区域的对比模式。比如边、---和细线都能生成具有判别性的特征。opencv给我们提供了haar特征数据，在cv2/data目录下，使用特征数据的方法def detectmultiscale(self， image， scalefactor=none， minneighbors=none， flags=none，合肥人脸识别， minsize=none， maxsize=none)

scalefactor: 每个图像比例缩小多少图像

minneighbors: 每个候选矩形必须保留多少个邻居，值越大说明精度要求越高

minsize：检测到的矩形大小

maxsize: 检测到的矩形大小