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1，dlib如何在VS2010中进行环境配置

请依照VS2010的说明指点进行指点

dlib如何在VS2010中进行环境配置

2，数字图书馆的英文缩写

一种拥有多种媒体、内容丰富的数字化信息资源库，并能为读者提供方便、快捷地信息服务的机制称为数字图书馆，它的英文缩写是（CSDL）。
一种拥有多种媒体、内容丰富的数字化信息资源库,并能为读者提供方便、快捷地信息服务的机制称为数字图书馆,它的英文缩写是(csdl)。
DLib (Digital library)。

数字图书馆的英文缩写

3，如何用dlib实现人脸检测

如何用dlib实现人脸检测一般情况下，R.java是不会缺少的，它由系统自动生成，修改，如果发生问题，可如下操作 可以先clear项目,然后重建项目，rebuild项目， 检查你的.xml文件名是否出现错误，文件名大写了也是会错误的 检查其他会在R.java中生成id的资源文件，只要是影响R.java文件的文件有错误，它就有可能错误，使你编译的过程中丢乏订催寡诎干挫吮旦经失R.java文件
dlib实现人脸检测 这个你们有详细的要求不via

如何用dlib实现人脸检测

4，ubuntu里面怎么安装dlib

下面是在ubuntu下如何为Python安装dlib: 1.在官网dlib官网下载最新版本的dlib 由于dlib最初是一个C++库，要安装为python第三方库，2.要下载boost将C++ 编译为python，同时还要下载cmake命令：sudo apt-get install libboost-python-dev cmake113.然后切换到 dlib-18.17/python_examples目录 然后运行./compile_dlib_python_module.bat 11会生成dlib.so 4.该脚本还要加上可执行权限 这样在dlib-18.17/python_examples目录下就可以导入dlib库，但在其它地方 还不能导入 将dlib.so复制到python第三库的文件夹下sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/11这样dlib库就安装好了
libcrypto这是个库不是软件，这个包含在了软件openssl中，所以你需要安装的是openssl

5，ubuntu中怎么安装dlib

libcrypto这是个库不是软件，这个包含在了软件openssl中，所以你需要安装的是openssl
下面是在ubuntu下如何为python安装dlib: 1.在官网dlib官网下载最新版本的dlib 由于dlib最初是一个c++库，要安装为python第三方库，2.要下载boost将c++ 编译为python，同时还要下载cmake命令：sudo apt-get install libboost-python-dev cmake113.然后切换到 dlib-18.17/python_examples目录 然后运行./compile_dlib_python_module.bat 11会生成dlib.so 4.该脚本还要加上可执行权限 这样在dlib-18.17/python_examples目录下就可以导入dlib库，但在其它地方 还不能导入 将dlib.so复制到python第三库的文件夹下sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/11这样dlib库就安装好了

6，如何提高python下的dlib人脸检测速度

无法提高速度，因为dIib内核算法是c写的，Py只是调用它而已。如果说有办法的话，那就是换性能更好的电脑
1.1.介绍introduction 从opencv2.4开始，加入了新的类facerecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。(他写的源代码，我们可以在opencv的opencv\modules\contrib\doc\facerec\src下找到，当然也可以在他的github中找到，如果你想研究源码，自然可以去看看，不复杂) 目前支持的算法有 eigenfaces特征脸createeigenfacerecognizer() fisherfaces createfisherfacerecognizer() localbinary patterns histograms局部二值直方图 createlbphfacerecognizer() 下面所有的例子中的代码在opencv安装目录下的samples/cpp下面都能找到，所有的代码商用或者学习都是免费的。 1.2.人脸识别face recognition 对人类来说，人脸识别很容易。文献[tu06]告诉我们，仅仅是才三天的婴儿已经可以区分周围熟悉的人脸了。那么对于计算机来说，到底有多难？其实，迄今为止，我们对于人类自己为何可以区分不同的人所知甚少。是人脸内部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)还是外部特征(头型、发际线)对于人类识别更有效?我们怎么分析一张图像，大脑是如何对它编码的？david hubel和torstenwiesel向我们展示，我们的大脑针对不同的场景，如线、边、角或者运动这些局部特征有专门的神经细胞作出反应。显然我们没有把世界看成零散的块块，我们的视觉皮层必须以某种方式把不同的信息来源转化成有用的模式。自动人脸识别就是如何从一幅图像中提取有意义的特征，把它们放入一种有用的表示方式，然后对他们进行一些分类。基于几何特征的人脸的人脸识别可能是最直观的方法来识别人脸。第一个自动人脸识别系统在[kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。这样的方法对于光照变化很稳健，但也有巨大的缺点：标记点的确定是很复杂的，即使是使用最先进的算法。一些几何特征人脸识别近期工作在文献[bru92]中有描述。一个22维的特征向量被用在一个大数据库上，单靠几何特征不能提供足够的信息用于人脸识别。 特征脸方法在文献[tp91]中有描述，他描述了一个全面的方法来识别人脸：面部图像是一个点，这个点是从高维图像空间找到它在低维空间的表示，这样分类变得很简单。低维子空间低维是使用主元分析(principal component analysis,pca)找到的，它可以找拥有最大方差的那个轴。虽然这样的转换是从最佳重建角度考虑的，但是他没有把标签问题考虑进去。[gm:读懂这段需要一些机器学习知识]。想象一个情况，如果变化是基于外部来源，比如光照。轴的最大方差不一定包含任何有鉴别性的信息，因此此时的分类是不可能的。因此，一个使用线性鉴别(linear discriminant analysis,lda)的特定类投影方法被提出来解决人脸识别问题[bhk97]。其中一个基本的想法就是，使类内方差最小的同时，使类外方差最大。 近年来，各种局部特征提取方法出现。为了避免输入的图像的高维数据，仅仅使用的局部特征描述图像的方法被提出，提取的特征(很有希望的)对于局部遮挡、光照变化、小样本等情况更强健。有关局部特征提取的方法有盖伯小波(gabor waelets)([wiskott97])，离散傅立叶变换(discretecosinus transform,dct)([messer06])，局部二值模式(localbinary patterns,lbp)([ahp04])。使用什么方法来提取时域空间的局部特征依旧是一个开放性的研究问题，因为空间信息是潜在有用的信息。 1.3.人脸库face database 我们先获取一些数据来进行实验吧。我不想在这里做一个幼稚的例子。我们在研究人脸识别，所以我们需要一个真的人脸图像！你可以自己创建自己的数据集，也可以从这里(http://face-rec.org/databases/)下载一个。 at&tfacedatabase又称orl人脸数据库，40个人，每人10张照片。照片在不同时间、不同光照、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集。所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采集的，正面竖直人脸(有些有有轻微旋转)。

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