java人脸识别对比代码的简单介绍

如何将腾讯云java的人脸识别api文档

1、首先导入模块dlib模块安装薯型瞎其实是比较繁琐的数空，要认真耐心点，可以参考dlib安装。

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2、其次提取人脸特征编码，并获取到人脸五官的位置。

3、最后按步骤敲代码即可为全部代码租绝，即可完成。

用java写人脸识别算法有哪些？

Java中常见的人脸识别算法有：

Eigenface: 这是一种基于主成分分析的人脸识别算法，它将人脸图像映射到一个低维的特征空间。

Fisherface: 这是一种基衡猜于卜拦乎投影的人脸识别算法，它利用线性判别分析技术对人脸图像进行分类。

Local Binary Patterns (LBP): 这是一种基于二进制像素点比较的人脸识别算法，它提取了图像中的型悉纹理特征。

Haar-like特征： 这是一种基于积分图像的人脸识别算法，它检测图像中的边缘特征。

Convolutional Neural Networks (CNNs): 这是一种基于卷积神经网络的人脸识别算法，它模拟了人类大脑中的视觉识别过程。

这些算法都是广泛用于人脸识别应用中的，根据具体需求和应用环境选择合适的算法是很重要的。

如何开发Java动态人脸识别

1.环境搭建

整个项橘雀哗目的结构图

2.编写DetectFaceDemo.java,代码如下：

[java] view plaincopy

package com.njupt.zhb.test;

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.MatOfRect;

import org.opencv.core.Point;

import org.opencv.core.Rect;

import org.opencv.core.Scalar;

import org.opencv.highgui.Highgui;

import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

//

// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results

// to "faceDetection.png".

//

public class DetectFaceDemo {

public void run() {

System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");

System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

// Create a face detector from the cascade file in the resources

// directory.

//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());

//注意：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误

/*

* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image

* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR

* libpng error: Invalid IHDR data

*/

//因圆行此，我们将第一个字符去掉

String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);

Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("岁神we.jpg").getPath().substring(1));

// Detect faces in the image.

// MatOfRect is a special container class for Rect.

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();

faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

// Draw a bounding box around each face.

for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {

Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));

}

// Save the visualized detection.

String filename = "faceDetection.png";

System.out.println(String.format("Writing %s", filename));

Highgui.imwrite(filename, image);

}

}

3.编写测试类：

[java] view plaincopy

package com.njupt.zhb.test;

public class TestMain {

public static void main(String[] args) {

System.out.println("Hello, OpenCV");

// Load the native library.

System.loadLibrary("opencv_java246");

new DetectFaceDemo().run();

}

}

//运行结果:

//Hello, OpenCV

//

//Running DetectFaceDemo

///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml

//Detected 8 faces

//Writing faceDetection.png