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Dlib人臉檢測 的基本原理 Dlib 中， 人臉 識別的基本思路為： 計算已知圖片中所有 人臉 對應的 特征 向量； 計算要識別的未知圖片中所有 人臉 對應的 特征 向量； 計算 人臉 之間的歐式距離； 如果兩張 人臉 之間的歐式距離小于設定的閾值，則認為是同一個人，否則認為不是同一個人 【 1. 計算 特征 向量 】 在 人臉特征點檢測 中，我們學會了如何獲取 人臉 的 特征點 。
本文利用 dlib 庫進行 人臉識別 與特征標定，并利用嘴巴的張開比例，眼睛的睜開程度，眉毛的傾斜程度作為表情分析的三個指標。 方法較為簡單， 識別 的效率不是很高，可以在此基礎上進行改善。 識別 規則： 1.
對于第二步，我們使用 Dlib中的特征點檢測 。 Dlib中使用的人臉特征檢測的原理來自2014年，由Vahid Kazemi和 Josephine Sullivan在論文 《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》中提出的人臉特征點評估的方法。 論文中方法的主要思想是：使用級聯回歸樹（ensemble of regression trees, ERT），即使用級聯回歸因子，基于梯度提高學習的回歸樹方法。
Dlib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and t Dlib +opencv 68 點特征點 的使用以及繪圖。 前言 Dlib 庫的使用。 一、 Dlib 是什么？ Dlib 由C++編寫，提供了和機器學習、數值計算、圖模型算法、圖像處理等領域相關的一系列功能。