detection de visage

资 源 简 介

detection de visage

详 情 说 明

人脸检测是计算机视觉领域的核心技术之一，主要用于在图像或视频中定位人脸的位置和范围。传统方法通常依赖于特征提取和分类器（如Haar级联或HOG+SVM），而现代方法则主要采用基于深度学习的模型（如MTCNN或YOLO），显著提高了检测精度和效率。

外观参数检测通常涉及对人脸特征的量化分析，包括但不限于以下维度： 几何参数：如五官间距、面部轮廓比例 纹理特征：皮肤质地、皱纹分布 动态特征：表情变化时的肌肉运动轨迹

主流工具如OpenCV的DNN模块或Dlib库提供了预训练模型，可直接用于实现高精度检测。实际应用中需注意光照条件、姿态变化等干扰因素，通常需要结合图像预处理（如直方图均衡化）和后处理方法（如非极大值抑制）来优化结果。