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人脸特征向量的提取,“认识”一个人,,活动一 体验手机的人脸解锁功能,01,,输入训练图片,不同角度的数据采集,获得人脸特征,对比分析训练,机器训练,获得特征,“认识”人脸过程,,,,机器训练,,手机或者其它的机器是如何对我的图片数据进行分析训练的呢,思考,,机器识别人脸过程,,,,要“认识”一个人,提取人脸重要特征,LBPH识别器,,识别训练,,,,1.自学教材P55页的知识卡片，了解LBP识别器。,2.安装命令pip install opencv-contrib-python,步骤一准备工作,识别训练,,LBPH是LocalBinaryPatternsHistograms的缩写，翻译过来就是局部二进制编码直方图。LBPH的主要思想是以当前点与其相邻点的相对关系作为处理结果。正因如此，在图像灰度整体发生变化时，提取的信息仍能保持不变。此方法在人脸识别中运用非常广泛，本节的程序就使用了这种方法来训练机器。OpenCV还提供了另外两种人脸识别方法，分别是EigenFace和FisherFace。,知识卡片LBPH识别器,,,,步骤二人脸识别训练,识别训练,思考,1.人脸图片标签有什么用 2.代码最后加一行printlabels,照片被训练有什么作用。,任务,1.成功运行程序并输出训练结果； 2.图片训练得越多，有什么好处,引入模块,输入训练图片,设置图片标签,加入LBPH识别器,机器训练,,,,体验一人脸数据采集,拓展任务“认识”视频中的人,思考,拓展任务,基本任务,1.将数量采集设置成400张的目的 2.用户设置人脸图片标签的作用,成功运行程序并采集个人人脸数据；,尝试采集同桌同学的人脸数据。,,,,体验二人脸数据训练,拓展任务“认识”视频中的人,提醒,基本任务,成功运行程序并生成ID的训练数量；,操作前先安装Pillow模块； 安装命令pip install pillow；,拓展阅读,自学教材P59页人脸识别技术的“前世今生”。,,,,1.通常而言，机器学习时，样本图片数量越大，学习的效果越好； 2.想办法，增加学习样本的图片数量； 3.设置标签的重要性； 4.人脸识别训练的过程。,知识总结,
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