概述:

这个案例展示了如何注册一个新面孔,标签新面孔,实时提取特征和辨认。这是一个非常有趣的话题。然而,在这个例子中,我们没有特别的准确性,而不是,我展示工作流。为了提高精度,我们可能需要提取更多的机器学习功能。
网上有很多例子,下面提供一些链接,你可以看看他们的例子。

示例1:如何激活你的摄像头
//www.tatmou.com/videos/webcam 金宝app-支持- 89504. - html
示例2:使用实时视频采集人脸检测和跟踪
//www.tatmou.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-live-video-acquisition.html
示例3:人脸识别代码与MATLAB网络研讨会
视频://www.tatmou.com/videos/face -认识- - matlab 100902. - html
示例4:检测在图像
https://blogs.mathworks.com/pick/2014/03/14/detecting-faces-in-images/
示例5:面部识别使用Kekre变换
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/32284-face-recognition-system-using-kekre-transform
示例6:Recogn实时的脸
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/46674-real-time-face-recognition-and-detection-system
例7:创建一个基于云的人计数器使用MATLAB (ThingSpeak)
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/58435-creating-a-cloud-based-people-counter-using-matlab

亮点:
登记新面孔在摄像头图像采集工具
标签摄像头捕捉到的新面孔
提取功能,为机器学习
机器学习和预测
执行实时人脸识别

产品重点:
MATLAB
图像采集的工具箱
图像处理工具箱
计算机视觉系统工具箱
机器学习和统计工具

写于2018年10月1日