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1，如何将人脸识别结果上传至lfw人脸数据库

不明白啊 = =！

如何将人脸识别结果上传至lfw人脸数据库

2，人脸识别数据库中gallery和probe set都是什么意思

probe是测试图像，目的是用来测试算法的识别率。
你好！l am not如果对你有帮助，望采纳。

人脸识别数据库中gallery和probe set都是什么意思

3，人脸识别程序是如何开发出来的

收集了数据，以确保面部识别系统的数据库拥有足够宽泛的地理和种族数据集
目标版本问题。 你的程序是 2.0/3.5 开发的，那么目标电脑上就得安装 2.0/3.5；你的程序是 4.0 开发的，那么目标电脑上就得安装 4.0；4.5、4.6 同理。
把脸上的特征数字化，保存起来。
简单来说就是特征提取与模糊比对，当两者的隶属度逼近某个值时，就能确认识别对象了。
通过“阈值处理”的方法实现对单帧人脸图像的二值化，必须先解决的问题是确定适合的人脸肤色模型。虽然人脸的肤色看起来是变化的，但是人脸肤色的变化多数情况是因为肤色亮度值的差异造成的。因此，在确定人脸肤色模型时，我们可以把这种由肤色亮度值造成的差异忽略掉，即只采用肤色的色度值来确定人脸的肤色模型。

人脸识别程序是如何开发出来的

4，谁能帮我介绍一下ORL人连数据库急用谢谢

1.FERET人脸数据库 - 由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一2.CMU-PIE人脸数据库 由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合3.YALE人脸数据库 由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态的变化. 4. YALE人脸数据库B 包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制5. MIT人脸数据库 由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像. 6. ORL人脸数据库 由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大. 7. BioID人脸数据库 包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注
不明白啊 = =！

5，如何利用深度学习进行人脸检测这一领域当前相关进展

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
首先我得说楼主是大马哈，超级大马哈，你问的问题就像太大了。转载别人的，你看看，看入你法眼不：简单说说：1 数据库，像题主这样的数据集，传统的手工特征完全足够，不需要用cnn，dl吃数据，现在比较大的人脸数据集，casia webface database，需要申请center for biometrics and security researchcenter for biometrics and security research；然后港中大也有一个人脸数据集；最近还有一个megaface，但是目前好像还不能下载megafacemegaface。2 网络，caffe现在应该是最广泛的开源框架了，设计网络比较简单，只要有思路，就可以像搭积木一样来组合。楼上的beanfrog贴出的model，对于数据量不够而又想使用cnn的我们来说，福音有没有，强烈建议题主在其上来finetune，并且欢迎交流。3 人脸识别，如果没有讲过预处理的当然需要detection和location，不过好多人脸数据集可以预先处理，这样在caffe中只需要classification了。这块你可以看看去年的imagenet竞赛，imagenet large scale visual recognition competition 2014 (ilsvrc2014)imagenet large scale visual recognition competition 2014 (ilsvrc2014)。今年的classification的task变了。可以...首先我得说楼主是大马哈，超级大马哈，你问的问题就像太大了。转载别人的，你看看，看入你法眼不：简单说说：1 数据库，像题主这样的数据集，传统的手工特征完全足够，不需要用cnn，dl吃数据，现在比较大的人脸数据集，casia webface database，需要申请center for biometrics and security researchcenter for biometrics and security research；然后港中大也有一个人脸数据集；最近还有一个megaface，但是目前好像还不能下载megafacemegaface。2 网络，caffe现在应该是最广泛的开源框架了，设计网络比较简单，只要有思路，就可以像搭积木一样来组合。楼上的beanfrog贴出的model，对于数据量不够而又想使用cnn的我们来说，福音有没有，强烈建议题主在其上来finetune，并且欢迎交流。3 人脸识别，如果没有讲过预处理的当然需要detection和location，不过好多人脸数据集可以预先处理，这样在caffe中只需要classification了。这块你可以看看去年的imagenet竞赛，imagenet large scale visual recognition competition 2014 (ilsvrc2014)imagenet large scale visual recognition competition 2014 (ilsvrc2014)。今年的classification的task变了。可以的话，多问问人脸识别颜鉴。

6，如何利用python进行精准人脸识别

要调用api接口，建议用face++的，支付宝的人脸识别都是用的这个。可能需要一点费用，不贵，代码里把fece++的api接口放进代码就行，还可以可以检测情绪，年龄等等的。当然也有其他公司人脸识别的api接口，自己发现吧，其实很多，但基本都不会免费，有的可以试用
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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