# QrF.FaceRecognition
.net C# 图像处理以及人脸识别
## QrF.Core.FaceRecognition.API
基于.net core 的图像处理项目
使用[ImageSharp](https://github.com/SixLabors/ImageSharp)来处理图片
## QrF.FaceRecognition.API
基于.net framework 的图像处理项目
## QrF.FaceRecForCamera
视频人脸识别
### api/imgs/resizeimg 改变图片分辨率
### api/faces/detection 人脸识别
目前,大部分使用C#实现的人脸识别的项目,都是基于 [Emgu CV](https://github.com/emgucv/emgucv) 来实现的。
注意:如果你得系统是64位的,最好在项目属性-生成 里面,把平台目标改成x64
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
实现人脸识别资源代码.zip
共37个文件
cs:15个
json:4个
csproj:3个
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2024-05-12
07:04:01
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人脸识别 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 人脸图像采集及检测 人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。 主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。 人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。
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实现人脸识别.zip (37个子文件)
新建文本文档.txt 3KB
QrF.FaceRecognition-master
src
QrF.FaceRecForCamera
Form1.Designer.cs 6KB
packages.config 206B
QrF.FaceRecForCamera.csproj 5KB
App.config 526B
Form1.cs 3KB
Properties
Resources.Designer.cs 3KB
Settings.Designer.cs 1KB
Settings.settings 242B
AssemblyInfo.cs 1KB
Resources.resx 5KB
Program.cs 510B
License-LGPL.txt 26KB
haarcascades
haarcascade_eye.xml 333KB
haarcascade_frontalface_default.xml 908KB
Form1.resx 6KB
QrF.Core.FaceRecognition.API.sln 3KB
QrF.Core.FaceRecognition.API
appsettings.Development.json 168B
QrF.Core.FaceRecognition.API.csproj 616B
Startup.cs 1KB
Program.cs 620B
Controllers
ImgsController.cs 4KB
ValuesController.cs 940B
appsettings.json 213B
QrF.FaceRecognition.API
appsettings.Development.json 168B
app.config 131B
Startup.cs 1KB
QrF.FaceRecognition.API.csproj 968B
Program.cs 615B
Controllers
ImgsController.cs 6KB
FacesController.cs 5KB
ValuesController.cs 935B
appsettings.json 213B
Data
haarcascade_frontalface_default.xml 908KB
LICENSE 1KB
.gitignore 5KB
README.md 646B
共 37 条
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野生的狒狒
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