人脸检测与识别

人脸检测与识别是计算机视觉领域中的重要技术，它主要涉及两个关键步骤：人脸检测和人脸识别。在本项目中，我们使用的环境是OpenCV 2.4.6.0，这是一种强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习功能。 **人脸检测**是寻找图像中人脸的过程。OpenCV中通常使用Haar级联分类器来实现这个功能。Haar特征是一种基于图像强度差分的局部特征，用于检测特定的图像结构，如眼睛、鼻子和嘴巴等。在`detect.cpp`和`detection.cpp`中，很可能包含了实现这个功能的代码。这些代码会加载预训练的Haar级联分类器XML文件，然后在图像上进行滑动窗口检测，找出可能包含人脸的区域。 **人脸识别**则是将检测到的人脸与一个已知的人脸数据库进行匹配，以确定身份。在这个项目中，特征提取方法选择了EigenFace。EigenFace是一种基于主成分分析(PCA)的方法，它通过降维和特征投影将人脸图像转化为一组线性组合，形成具有较少维度的特征向量。在`recognize.cpp`中，可能包含实现这个过程的代码。需要对人脸数据库进行预处理（如灰度化、归一化），然后计算所有样本的平均脸，接着进行PCA，保留主要的特征向量构建特征空间。当有新的人脸图像输入时，同样经过预处理步骤，然后将其投影到特征空间，通过计算与数据库中模板的欧氏距离或使用其他相似性度量来识别最接近的人脸。 输入部分提到有一个包含15个人，每个人20个样本的人脸数据库。这20个样本可能用于训练模型，以便系统能够更好地理解和识别不同角度、光照和表情下同一人的脸部。在`test.cpp`中，可能会有用于验证模型性能的测试代码，它会检测新图像中的人脸并尝试识别它们。 辅助文件如`Prehelper.cpp`、`Prehelper.h`、`BrowseDir.cpp`、`BrowseDir.h`、`StatDir.cpp`等，可能包含了数据读取、目录遍历、预处理函数和其他辅助功能的实现。这些代码确保了数据的有效加载和处理，以及程序的正确运行。 这个项目涉及到使用OpenCV库进行人脸检测和EigenFace方法进行人脸识别。通过训练一个模型来学习15个人的不同脸部表现，然后在新的图像中检测并识别这些人。实现过程中，不仅需要理解图像处理和机器学习的基本原理，还需要熟悉OpenCV的API和编程技巧。