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Dlib人脸检测 的基本原理 Dlib 中， 人脸 识别的基本思路为： 计算已知图片中所有 人脸 对应的 特征 向量； 计算要识别的未知图片中所有 人脸 对应的 特征 向量； 计算 人脸 之间的欧式距离； 如果两张 人脸 之间的欧式距离小于设定的阈值，则认为是同一个人，否则认为不是同一个人 【 1. 计算 特征 向量 】 在 人脸特征点检测 中，我们学会了如何获取 人脸 的 特征点 。
本文利用 dlib 库进行 人脸识别 与特征标定，并利用嘴巴的张开比例，眼睛的睁开程度，眉毛的倾斜程度作为表情分析的三个指标。 方法较为简单， 识别 的效率不是很高，可以在此基础上进行改善。 识别 规则： 1.
对于第二步，我们使用 Dlib中的特征点检测 。 Dlib中使用的人脸特征检测的原理来自2014年，由Vahid Kazemi和 Josephine Sullivan在论文 《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》中提出的人脸特征点评估的方法。 论文中方法的主要思想是：使用级联回归树（ensemble of regression trees, ERT），即使用级联回归因子，基于梯度提高学习的回归树方法。
Dlib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and t Dlib +opencv 68 点特征点 的使用以及绘图。 前言 Dlib 库的使用。 一、 Dlib 是什么？ Dlib 由C++编写，提供了和机器学习、数值计算、图模型算法、图像处理等领域相关的一系列功能。