人工智能之OpenCV人脸识别案例实战视频教程51CTO

【课程介绍】
课程目标, n( Z4 K. `" Z! i
帮助开发人员学习与掌握人脸识别技术、了解人脸识别的基本原理、常用算法与方法，以及它们之间差异性，掌握PCA、LDA等数据降维分析方法。通过完整案例演示学习与掌握人脸识别应用开发的整个过程、关键注意点。6 O) R+ ?5 m’ H7 W: {4 v6 Z  Y
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适用人群+ ^& F’ j’ j6 l6 X  V’ d+ h. m4 R& u" {‘ R: c3 z
有面向对象语言基础，对图像处理感兴趣的，在学本科生与研究生，中高级开发人员
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课程简介
基于OpenCV3.x与其扩展模块face模块，从理论到实践、讲解了OpenCV扩展模块人脸识别算法的基本理论，涉及矩阵计算、协方差矩阵计算、矩阵特征值与特征向量、PCA与LDA数据降维原理与应用。讲述了eigenface、fisherface、LBPHface三种人脸识别算法的原理、流程、与OpenCV中API使用。最后通过一个实时人脸识别案例综合运用所学知识、讲述了人脸认识开发中的关键技术要点与注意点。) G/ R) V: F7 B- Y0 r

【课程目录】
1概述与环境准备[免费试看]12:13# C# ^: Y9 ^) t: ^( `
2均值方差与协方差 协方差矩阵28:080 o# y0 D( N# z) L. _( y4 C1 K
3特征值与特征向量24:42; s( z0 J* ?- ^
4PCA原理与应用-0124:55
5PCA原理与应用-0233:052 M- w" A" l8 P5 S" a’ D5 u8 t’ Y% q# j’ A4 P8 R1 D
6人脸识别算法之EigenFace-0131:17
7人脸识别算法之EigenFace-0227:162 z; c& v. u  [: W
8人脸识别算法之FisherFace26:541 S; p- q’ {0 w1 x  Z% Z2 j$ {, l, V" R1 _7 F
9人脸识别算法之LBPH23:51; y; w+ ]0 {& L/ k6 `’ {
10案例-实时人脸识别应用开发-0128:01– r! C( i7 P# m7 r! s/ g% {
11案例-实时人脸识别应用开发-0227:40, c" |&