人脸识别数据的编译方式

❶ 怎样使用OpenCV进行人脸识别

友情提示，要看懂代码前，你得先知道OpenCV的安装和配置，会用C++，用过一些OpenCV函数。基本的图像处理和矩阵知识也是需要的。[gm:我是箫鸣的注释]由于我仅仅是翻译，对于六级才过的我，肯定有一些翻译错的或者不当的地方，所以请大家纠错。

1.1.介绍Introction

从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。(他写的源代码，我们可以在OpenCV的opencv\moles\contrib\doc\facerec\src下找到，当然也可以在他的github中找到，如果你想研究源码，自然可以去看看，不复杂)目前支持的算法有

Eigenfaces特征脸createEigenFaceRecognizer()

Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()

LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方图 createLBPHFaceRecognizer()

下面所有的例子中的代码在OpenCV安装目录下的samples/cpp下面都能找到，所有的代码商用或者学习都是免费的。1.2.人脸识别Face Recognition

对人类来说，人脸识别很容易。文献[Tu06]告诉我们，仅仅是才三天的婴儿已经可以区分周围熟悉的人脸了。那么对于计算机来说，到底有多难？其实，迄今为止，我们对于人类自己为何可以区分不同的人所知甚少。是人脸内部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)还是外部特征(头型、发际线)对于人类识别更有效?我们怎么分析一张图像，大脑是如何对它编码的？David Hubel和TorstenWiesel向我们展示，我们的大脑针对不同的场景，如线、边、角或者运动这些局部特征有专门的神经细胞作出反应。显然我们没有把世界看成零散的块块，我们的视觉皮层必须以某种方式把不同的信息来源转化成有用的模式。自动人脸识别就是如何从一幅图像中提取有意义的特征，把它们放入一种有用的表示方式，然后对他们进行一些分类。基于几何特征的人脸的人脸识别可能是最直观的方法来识别人脸。第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。这样的方法对于光照变化很稳健，但也有巨大的缺点：标记点的确定是很复杂的，即使是使用最先进的算法。一些几何特征人脸识别近期工作在文献[Bru92]中有描述。一个22维的特征向量被用在一个大数据库上，单靠几何特征不能提供足够的信息用于人脸识别。特征脸方法在文献[TP91]中有描述，他描述了一个全面的方法来识别人脸：面部图像是一个点，这个点是从高维图像空间找到它在低维空间的表示，这样分类变得很简单。低维子空间低维是使用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)找到的，它可以找拥有最大方差的那个轴。虽然这样的转换是从最佳重建角度考虑的，但是他没有把标签问题考虑进去。[gm:读懂这段需要一些机器学习知识]。想象一个情况，如果变化是基于外部来源，比如光照。轴的最大方差不一定包含任何有鉴别性的信息，因此此时的分类是不可能的。因此，一个使用线性鉴别(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特定类投影方法被提出来解决人脸识别问题[BHK97]。其中一个基本的想法就是，使类内方差最小的同时，使类外方差最大。

近年来，各种局部特征提取方法出现。为了避免输入的图像的高维数据，仅仅使用的局部特征描述图像的方法被提出，提取的特征(很有希望的)对于局部遮挡、光照变化、小样本等情况更强健。有关局部特征提取的方法有盖伯小波(Gabor Waelets)([Wiskott97])，离散傅立叶变换(DiscreteCosinus Transform,DCT)([Messer06])，局部二值模式(LocalBinary Patterns,LBP)([AHP04])。使用什么方法来提取时域空间的局部特征依旧是一个开放性的研究问题，因为空间信息是潜在有用的信息。

1.3.人脸库Face Database

我们先获取一些数据来进行实验吧。我不想在这里做一个幼稚的例子。我们在研究人脸识别，所以我们需要一个真的人脸图像！你可以自己创建自己的数据集，也可以从这里(http://face-rec.org/databases/)下载一个。

AT&TFacedatabase又称ORL人脸数据库，40个人，每人10张照片。照片在不同时间、不同光照、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集。所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采集的，正面竖直人脸(有些有有轻微旋转)。YaleFacedatabase A ORL数据库对于初始化测试比较适合，但它是一个简单的数据库，特征脸已经可以达到97%的识别率，所以你使用其他方法很难得到更好的提升。Yale人脸数据库是一个对于初始实验更好的数据库，因为识别问题更复杂。这个数据库包括15个人(14个男人,1个女人)，每一个都有11个灰度图像，大小是320*243像素。数据库中有光照变化(中心光照、左侧光照、右侧光照)、表情变化(开心、正常、悲伤、瞌睡、惊讶、眨眼)、眼镜(戴眼镜或者没戴)。

坏消息是它不可以公开下载，可能因为原来的服务器坏了。但我们可以找到一些镜像(比如 theMIT)但我不能保证它的完整性。如果你需要自己剪裁和校准图像，可以阅读我的笔记(bytefish.de/blog/fisherfaces)。ExtendedYale Facedatabase B 此数据库包含38个人的2414张图片，并且是剪裁好的。这个数据库重点是测试特征提取是否对光照变化强健，因为图像的表情、遮挡等都没变化。我认为这个数据库太大，不适合这篇文章的实验，我建议使用ORL数据库。

1.3.1. 准备数据
我们从网上下了数据，下了我们需要在程序中读取它，我决定使用CSV文件读取它。一个CSV文件包含文件名，紧跟一个标签。

/path/to/image.ext;0

假设/path/to/image.ext是图像，就像你在windows下的c:/faces/person0/image0.jpg。最后我们给它一个标签0。这个标签类似代表这个人的名字，所以同一个人的照片的标签都一样。我们对下载的ORL数据库进行标识，可以获取到如下结果：

./at/s1/1.pgm;0
./at/s1/2.pgm;0
...
./at/s2/1.pgm;1
./at/s2/2.pgm;1
...
./at/s40/1.pgm;39
./at/s40/2.pgm;39
想象我已经把图像解压缩在D:/data/at下面，而CSV文件在D:/data/at.txt。下面你根据自己的情况修改替换即可。一旦你成功建立CSV文件，就可以像这样运行示例程序：

facerec_demo.exe D:/data/at.txt
1.3.2 Creating the CSV File

你不需要手工来创建一个CSV文件，我已经写了一个python程序来做这事。

[gm:说一个我实现的方法

如果你会cmd命令，或者称DOS命令，那么你打开命令控制台。假设我们的图片放在J:下的Faces文件夹下，可以输入如下语句：

J:\Faces\ORL>dir /b/s *.bmp > at.txt
然后你打开at.txt文件可能看到如下内容(后面的0，1..标签是自己加的)：

。。。。
J:\Faces\ORL\s1\1.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\10.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\2.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\3.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\4.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\5.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\6.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\7.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\8.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\9.bmp;0
J:\Faces\ORL\s10\1.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\10.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\2.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\3.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\4.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\5.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\6.bmp;1
。。。。
自然还有c++编程等方法可以做得更好，看这篇文章反响，如果很多人需要，我就把这部分的代码写出来。(遍历多个文件夹，标上标签)

]

特征脸Eigenfaces

我们讲过，图像表示的问题是他的高维问题。二维灰度图像p*q大小，是一个m=qp维的向量空间，所以一个100*100像素大小的图像就是10，000维的图像空间。问题是，是不是所有的维数空间对我们来说都有用？我们可以做一个决定，如果数据有任何差异，我们可以通过寻找主元来知道主要信息。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是KarlPearson (1901)独立发表的，而 Harold Hotelling (1933)把一些可能相关的变量转换成一个更小的不相关的子集。想法是，一个高维数据集经常被相关变量表示，因此只有一些的维上数据才是有意义的，包含最多的信息。PCA方法寻找数据中拥有最大方差的方向，被称为主成分。

算法描述Algorithmic Description
令 2 表示一个随机特征，其中 3 .

计算均值向量 4
5


计算协方差矩阵 S
6


计算 的特征值7 和对应的特征向量 8 9


对特征值进行递减排序，特征向量和它顺序一致. K个主成分也就是k个最大的特征值对应的特征向量。
x的K个主成份:

10其中11 .

PCA基的重构:

12其中 13 .

然后特征脸通过下面的方式进行人脸识别：

A． 把所有的训练数据投影到PCA子空间

B． 把待识别图像投影到PCA子空间

C． 找到训练数据投影后的向量和待识别图像投影后的向量最近的那个。

还有一个问题有待解决。比如我们有400张图片，每张100*100像素大小，那么PCA需要解决协方差矩阵 14的求解，而X的大小是10000*400，那么我们会得到10000*10000大小的矩阵，这需要大概0.8GB的内存。解决这个问题不容易，所以我们需要另一个计策。就是转置一下再求，特征向量不变化。文献 [Duda01]中有描述。

[gm:这个PCA还是自己搜着看吧，这里的讲的不清楚，不适合初学者看]OpenCV中使用特征脸Eigenfaces in OpenCV
给出示例程序源代码

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/contrib/contrib.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>

usingnamespace cv;
usingnamespace std;

static Mat norm_0_255(InputArray _src) {
Mat src = _src.getMat();
// 创建和返回一个归一化后的图像矩阵:
Mat dst;
switch(src.channels()) {
case1:
cv::normalize(_src, dst, 0,255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);
break;
case3:
cv::normalize(_src, dst, 0,255, NORM_MINMAX, CV_8UC3);
break;
default:
src.To(dst);
break;
}
return dst;
}
//使用CSV文件去读图像和标签，主要使用stringstream和getline方法
staticvoid read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, char separator =';') {
std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in);
if (!file) {
string error_message ="No valid input file was given, please check the given filename.";
CV_Error(CV_StsBadArg, error_message);
}
string line, path, classlabel;
while (getline(file, line)) {
stringstream liness(line);
getline(liness, path, separator);
getline(liness, classlabel);
if(!path.empty()&&!classlabel.empty()) {
images.push_back(imread(path, 0));
labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));
}
}
}

int main(int argc, constchar*argv[]) {
// 检测合法的命令，显示用法
// 如果没有参数输入则退出！.
if (argc <2) {
cout <<"usage: "<< argv[0]<<" <csv.ext> <output_folder> "<< endl;
exit(1);
}
string output_folder;
if (argc ==3) {
output_folder = string(argv[2]);
}
//读取你的CSV文件路径.
string fn_csv = string(argv[1]);
// 2个容器来存放图像数据和对应的标签
vector<Mat> images;
vector<int> labels;
// 读取数据. 如果文件不合法就会出错
// 输入的文件名已经有了.
try {
read_csv(fn_csv, images, labels);
} catch (cv::Exception& e) {
cerr <<"Error opening file \""<< fn_csv <<"\". Reason: "<< e.msg << endl;
// 文件有问题，我们啥也做不了了，退出了
exit(1);
}
// 如果没有读取到足够图片，我们也得退出.
if(images.size()<=1) {
string error_message ="This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!";
CV_Error(CV_StsError, error_message);
}
// 得到第一张照片的高度. 在下面对图像
// 变形到他们原始大小时需要
int height = images[0].rows;
// 下面的几行代码仅仅是从你的数据集中移除最后一张图片
//[gm:自然这里需要根据自己的需要修改，他这里简化了很多问题]
Mat testSample = images[images.size() -1];
int testLabel = labels[labels.size() -1];
images.pop_back();
labels.pop_back();
// 下面几行创建了一个特征脸模型用于人脸识别，
// 通过CSV文件读取的图像和标签训练它。
// T这里是一个完整的PCA变换
//如果你只想保留10个主成分，使用如下代码
// cv::createEigenFaceRecognizer(10);
//
// 如果你还希望使用置信度阈值来初始化，使用以下语句：
// cv::createEigenFaceRecognizer(10, 123.0);
//
// 如果你使用所有特征并且使用一个阈值，使用以下语句：
// cv::createEigenFaceRecognizer(0, 123.0);
//
Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();
model->train(images, labels);
// 下面对测试图像进行预测，predictedLabel是预测标签结果
int predictedLabel = model->predict(testSample);
//
// 还有一种调用方式，可以获取结果同时得到阈值:
// int predictedLabel = -1;
// double confidence = 0.0;
// model->predict(testSample, predictedLabel, confidence);
//
string result_message = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel, testLabel);
cout << result_message << endl;
// 这里是如何获取特征脸模型的特征值的例子，使用了getMat方法:
Mat eigenvalues = model->getMat("eigenvalues");
// 同样可以获取特征向量:
Mat W = model->getMat("eigenvectors");
// 得到训练图像的均值向量
Mat mean = model->getMat("mean");
// 现实还是保存:
if(argc==2) {
imshow("mean", norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows)));
} else {
imwrite(format("%s/mean.png", output_folder.c_str()), norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows)));
}
// 现实还是保存特征脸:
for (int i =0; i < min(10, W.cols); i++) {
string msg = format("Eigenvalue #%d = %.5f", i, eigenvalues.at<double>(i));
cout << msg << endl;
// 得到第 #i个特征
Mat ev = W.col(i).clone();
//把它变成原始大小，为了把数据显示归一化到0~255.
Mat grayscale = norm_0_255(ev.reshape(1, height));
// 使用伪彩色来显示结果，为了更好的感受.
Mat cgrayscale;
applyColorMap(grayscale, cgrayscale, COLORMAP_JET);
// 显示或者保存:
if(argc==2) {
imshow(format("eigenface_%d", i), cgrayscale);
} else {
imwrite(format("%s/eigenface_%d.png", output_folder.c_str(), i), norm_0_255(cgrayscale));
}
}
// 在一些预测过程中，显示还是保存重建后的图像:
for(int num_components =10; num_components <300; num_components+=15) {
// 从模型中的特征向量截取一部分
Mat evs = Mat(W, Range::all(), Range(0, num_components));
Mat projection = subspaceProject(evs, mean, images[0].reshape(1,1));
Mat reconstruction = subspaceReconstruct(evs, mean, projection);
// 归一化结果，为了显示:
reconstruction = norm_0_255(reconstruction.reshape(1, images[0].rows));
// 显示或者保存:
if(argc==2) {
imshow(format("eigenface_reconstruction_%d", num_components), reconstruction);
} else {
imwrite(format("%s/eigenface_reconstruction_%d.png", output_folder.c_str(), num_components), reconstruction);
}
}
// 如果我们不是存放到文件中，就显示他，这里使用了暂定等待键盘输入:
if(argc==2) {
waitKey(0);
}
return0;
}

❷ 怎么用python调取一个人脸识别 api

必备知识
Haar-like
通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。
Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。
opencv api
要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢了。
如下：
读取图片
只需要给出待操作的图片的路径即可。
import cv2
image = cv2.imread(imagepath)
灰度转换
灰度转换的作用就是：转换成灰度的图片的计算强度得以降低。
import cv2
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
画图
opencv 的强大之处的一个体现就是其可以对图片进行任意编辑，处理。
下面的这个函数最后一个参数指定的就是画笔的大小。
import cv2
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
显示图像
编辑完的图像要么直接的被显示出来，要么就保存到物理的存储介质。
import cv2
cv2.imshow("Image Title",image)
获取人脸识别训练数据
看似复杂，其实就是对于人脸特征的一些描述，这样opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据，就可以感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')
里卖弄的这个xml文件，就是opencv在GitHub上共享出来的具有普适的训练好的数据。我们可以直接的拿来使用。
训练数据参考地址：

探测人脸
说白了，就是根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。
import cv2
# 探测图片中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.15,
minNeighbors = 5,
minSize = (5,5),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
我们可以随意的指定里面参数的值，来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。
处理人脸探测的结果
结束了刚才的人脸探测，我们就可以拿到返回值来做进一步的处理了。但这也不是说会多么的复杂，无非添加点特征值罢了。
import cv2
print "发现{0}个人脸!".format(len(faces))
for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
实例
有了刚才的基础，我们就可以完成一个简单的人脸识别的小例子了。
图片素材
下面的这张图片将作为我们的检测依据。

人脸检测代码
# coding:utf-8
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
# __author__ = '郭 璞'
# __date__ = '2016/9/5'
# __Desc__ = 人脸检测小例子，以圆圈圈出人脸
import cv2
# 待检测的图片路径
imagepath = r'./heat.jpg'

# 获取训练好的人脸的参数数据，这里直接从GitHub上使用默认值
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图片
image = cv2.imread(imagepath)
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 探测图片中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.15,
minNeighbors = 5,
minSize = (5,5),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)

print "发现{0}个人脸!".format(len(faces))

for(x,y,w,h) in faces:
# cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2)

cv2.imshow("Find Faces!",image)
cv2.waitKey(0)
人脸检测结果
输出图片：

输出结果：
D:\Software\Python2\python.exe E:/Code/Python/DataStructor/opencv/Demo.py
发现3个人脸!

❸ 人脸识别的识别算法

人脸识别的基本方法

人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。

(1)几何特征的人脸识别方法

几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法

特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

(3)神经网络的人脸识别方法

神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

(4)弹性图匹配的人脸识别方法

弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。

(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法

心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。

(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法

近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。

人脸识别的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高识别率。

在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。正是基于上述原因，一直到21 世纪初，国外才开始出现人脸识别的商用，但由于人脸识别算法非常复杂，只能采用庞大的服务器，基于强大的计算机平台。

如果可以的话，可以Te一下colorreco，更好的技术解答。

❹ 人脸识别怎么实现

人脸识别的实现方法如下：

（1）参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。

（2）人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。

（3）样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。

（4）肤色模型法：这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

（5）特征子脸法：这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

❺ 人脸识别软件系统是怎样运作的

1、首先建立一个人脸数据库（人脸库）。
2、比对，根据特征点编辑算法比对。

至于你说的什么系统——可以用很多种语言实现算法比对，也可以运行在很多种服务器上。
比如海鑫人脸识别SDK

一、简介
人脸识别SDK 是专为开发者设计的一个本地化的人脸识别开发包，基于北京海鑫科金高科技股份有限公司具有完全自主知识产权的国际领先人脸识别核心技术开发，包含当今国际领先的人脸检测、人脸特征抽取及人脸比对技术，可以用于1:1的身份确认和1:N的身份识别。
人脸识别SDK 为开发者提供完整的技术文档和开发示例代码，节省系统开发周期，减轻系统开发成本。

二、主要功能
人脸注册、人脸检测、人脸识别
图像质量检测
多种图像采集方式：实时视频采集(DirectShow、VFW) 、扫描设备(TWain)、数码图片(BMP、JPG、PNG、GIF等)
数据存储方式：文件存储、数据库
支持比对方式：1:1，1:N
输出候选人名单、置信度及人脸位置
支持单人脸单模板，单人脸多模板

三、系统环境
开发环境：Microsoft Visual Studio 6或更高
操作系统：Windows 2000+SP、Windows XP+SP2
最低硬件要求：CPU：P4 3.0GHz，内存：512MB，硬盘：400MB

四、开发帮助
完整的技术文档
VC++示例代码