Historique
La reconnaissance faciale est une technique biométrique relativement récente. Reconnaissance de visage avec opencv video. Si l'empreinte digitale est la technique biométrique la plus ancienne inventée en 1903 pour rechercher les criminels, la reconnaissance des visages a été développé par "Benton et Van Allen" en 1968 pour évaluer la capacité d'identification des visages non familiers. Il ne s'agit pas d'un test de reconnaissance ménisque de visages familiers ou non familiers, mais d'une épreuve consistant à apparier des photographies de visages non familiers présentés sous différents éclairages et selon des angles différents et nécessitant une bonne capacité d'intégration Visio-spatiale [6]. L'utilisation des techniques de reconnaissance faciale a connu un développement à grande échelle depuis le milieu des années 90, avec l'utilisation efficace de nouvelles technologies, notamment l'ordinateur et sa capacité de traitement d'images. L'utilisation de ces techniques existe depuis qu'une machine est capable de comprendre ce qu'elle « voit » lorsqu'on la connecte à une ou plusieurs caméras, c'est à dire que les premiers essais datent du début des années 70 (Benton et Van Allen en 1968), et sont basés sur des méthodes à bases d'heuristiques, basés sur des attributs faciaux mesurables comme l'écartement des yeux, des sourcils, des lèvres, la position du menton, la forme, etc.
Reconnaissance De Visage Avec Opencv Video
blog page
face recognition, opencv, python, reconnaissance des formes
Après avoir lu un blog
sur la détection de visages,
je me suis dit que c'est facile d'écrire
un petit programme pour vérifier que cela marche. Et c'est vrai ou pas si loin. Voici la recette
sur Windows. Tout d'abord, il faut installer si vous ne l'avez jamais fait
et en faisant bien attention aux numéros de version. J'ai testé les versions x86 (= win32). Python 2. 7
numpy (pour Python 2. 7)
opencv (pour Python 2. 7)
Ensuite, il faut récupérer les modèles de détection de visages sur
github
et les place dans un répertoire de votre choix. Reconnaissance de visage avec opencv les. On récupère une image comme la suivante qui est utilisée dans
tous les exemples de programmes de traitement d'images:
Finalement, il suffit d'exécuter ce programme python qu'on sauvegarde
dans le répertoire où se trouve déjà l'image et le fichier.
Le logiciel est suffisamment intelligent pour détecter les traits du visage, tout en ignorant d'autres objets comme les arbres, les bâtiments et les corps. Bien que le processus soit quelque peu complexe, les algorithmes de détection de visage commencent souvent par rechercher des yeux humains ou un visage frontal. Les yeux constituent ce qu'on appelle une région de vallée et sont l'une des caractéristiques les plus faciles à détecter. Une fois les yeux détectés, l'algorithme pourrait alors tenter de détecter les régions du visage, notamment les sourcils, la bouche, le nez, les narines et l'iris. Détection faciale avec OpenCV - datacorner par Benoit Cayla. Une fois que l'algorithme présume qu'il a détecté une région faciale, il peut alors appliquer des tests supplémentaires pour valider s'il a effectivement détecté un visage. Détecte le visage dans l'image. Il recherche le visage humain général comme un segment dans l'image entière. La sortie peut être un ou plusieurs. La sortie sera un rectangle ou des rectangles sur les faces de l'image. Reconnaître la face d'entrée de la base de données déjà formée avec le score de correspondance le plus élevé.
Bien qu'apparues à la fin du XIXème siècle, la cravate à fleurs a connu son heure de gloire dans les années 1960 avec le style hippie. Si la plupart des adeptes de ce mouvement ne portaient pas de cravate, les jeunes londoniens se rendirent en masse dans les boutiques de Carnaby Street pour encanailler leur tenue! La cravate à fleurs est, aujourd'hui, un grand classique des cravates à motifs.
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Description
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