如何开发Java动态人脸识别

1.环境搭建

整个项橘雀哗目的结构图

2.编写DetectFaceDemo.java,代码如下：

[java] view plaincopy

package com.njupt.zhb.test

import org.opencv.core.Core

import org.opencv.core.Mat

import org.opencv.core.MatOfRect

import org.opencv.core.Point

import org.opencv.core.Rect

import org.opencv.core.Scalar

import org.opencv.highgui.Highgui

import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier

//

// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results

// to "faceDetection.png".

//

public class DetectFaceDemo {

public void run() {

System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo")

System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath())

// Create a face detector from the cascade file in the resources

// directory.

//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath())

//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath())

//注意：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误

/*

* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image

* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR

* libpng error: Invalid IHDR data

*/

//因圆行此，我们将第一个字符去掉

String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1)

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath)

Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("岁神we.jpg").getPath().substring(1))

// Detect faces in the image.

// MatOfRect is a special container class for Rect.

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect()

faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections)

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length))

// Draw a bounding box around each face.

for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {

Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0))

}

// Save the visualized detection.

String filename = "faceDetection.png"

System.out.println(String.format("Writing %s", filename))

Highgui.imwrite(filename, image)

}

}

3.编写测试类：

[java] view plaincopy

package com.njupt.zhb.test

public class TestMain {

public static void main(String[] args) {

System.out.println("Hello, OpenCV")

// Load the native library.

System.loadLibrary("opencv_java246")

new DetectFaceDemo().run()

}

}

//运行结果:

//Hello, OpenCV

//

//Running DetectFaceDemo

///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml

//Detected 8 faces

//Writing faceDetection.png

基于d性模板匹配的人脸表情识启山别程序。首先针对静态表情图像进行表情图像的灰度、尺寸归一化，然后利用Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情d性悄梁中图，最后提出基于d性模渣仔板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。

Java中常见的人脸识别算法有：

Eigenface: 这是一种基于主成分分析的人脸识别算法，它将人脸图像映射到一个低维的特征空间。

Fisherface: 这是一种基衡猜于卜拦乎投影的人脸识别算法，它利用线性判别分析技术对人脸图像进行分类。

Local Binary Patterns (LBP): 这是一种基于二进制像素点比较的人脸识别算法，它提取了图像中的型悉纹理特征。

Haar-like特征： 这是一种基于积分图像的人脸识别算法，它检测图像中的边缘特征。

Convolutional Neural Networks (CNNs): 这是一种基于卷积神经网络的人脸识别算法，它模拟了人类大脑中的视觉识别过程。

这些算法都是广泛用于人脸识别应用中的，根据具体需求和应用环境选择合适的算法是很重要的。

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