面部识别/合并软件[关闭]答案

【问题标题】：Facial recognition/merging software [closed]面部识别/合并软件[关闭]
【发布时间】：2026-01-30 07:05:01
【问题描述】：

谁能指出一些面部识别库和算法的正确方向？我试过搜索/谷歌搜索，但我主要找到论文和很少的真正软件。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可能不会找到太多已完成的人脸识别软件。如果您想这样做，最好的机会是实现某人论文中的内容。

大约 4 年前，我相信 CMU 的某个人写了一个算法，这是我见过的最成功的人脸识别算法……我会尽力为你找到它，除非其他人知道我在说什么关于。

如果您以前从未实现过计算机视觉代码，那么您可以通过将其分解为更简单的问题来解决问题。你要找多少人？如果是一小群人，颜色空间识别算法可以工作吗？如果人们有不同的肤色和不同的头发颜色，那么您也许可以使用基本的色彩空间识别来获得良好的结果。

否则，您将面临一个大项目。

如果我是你，我会阅读其中一些文章，并跟进参考资料。

【讨论】：

【解决方案2】：

这类任务通常使用神经网络来完成。这是你看的主要方向。还有一些更具体的网络供您查看是 Kohonen 神经网络。它是最简单的图像识别网络，也可以用于人脸识别任务。仅使用这种网络不会取得任何好的结果，而是将它们中的几个连接在一起。我无法提供更多细节，因为我只知道这方面的理论，但没有这方面的实际技能。

顺便说一句，我不认为你会找到任何库来完成这项任务，就像通常你有这样的库一样 - 为什么不制作产品并出售它？

【讨论】：

真的吗？我读过的大多数成功方法都没有使用神经网络。是的，他们使用了某种训练方法，但我认为称它们为“神经网络”是在转移注意力。
你为什么这么肯定？小谷歌搜索甚至给了我一个精确的神经网络算法，主要用于面部识别目的。那就是反向传播算法。例如，这个 dll 提供了人脸识别功能，并且确实使用了神经网络：research-lab.com/facerecognition.htm

【解决方案3】：

Eigenfaces 怎么样？利用简单的数学来存储人脸的可识别特征向量，并使用多个向量重建人脸。

代码也全部在 Python 中可用，here。

【讨论】：

【解决方案4】：

OpenCV 是一个很棒的计算机视觉库。

【讨论】：

【解决方案5】：

除了特征脸，我还会看渔脸。这是一篇比较两种算法性能的学术论文Eigenfaces vs. Fisherfaces。它使用 Fisherfaces 显示出更好的性能。我也同意 tfinniga 的观点，OpenCV 值得你花时间，我以前用它来进行人脸检测。

最后你应该更具体。您是要检测图片中何时有人脸，然后识别哪里，还是要检测图片中的特定人脸？这里列出的解决方案是针对后一个问题的。如果您想解决前一个问题，我建议您在文献中搜索 adaboost 和 haar 特征。

【讨论】：

【解决方案6】：

【讨论】：

【解决方案7】：

我用免费的源代码编写了一个完整的教程和演示程序，用于从网络摄像头实时执行人脸检测和人脸识别（基于 OpenCV 中的特征脸）：

【讨论】：

【解决方案8】：

我发现 Luxand Facesdk 最适合人脸识别和识别。

【讨论】：