简易人脸识别java代码的简单介绍

求人脸识别源代码

基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码Face Detection System

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这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码关键内容

使用步骤：

1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)

2. 找到"main.m"文件

3. 命令行中运行它

4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本

5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。

6. 等待程序检测出人脸区域

createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m

java 人脸识别 问题！

no jniopencv_objdetect in java.library.path

opencv的相应的dll，没有放到环境变量PATH 所指的目录

如何开发Java动态人脸识别

1.环境搭建

整个项目的结构图

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("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

java怎么实现人脸识别？

应该可以通过java调用别人的人脸识别的接口,主要是利用图像处理的技术,识别关键点

用Java画人脸

完整代码如下：

import java.awt.Dimension;

import java.awt.Graphics;

import java.awt.Toolkit;

import javax.swing.JFrame;

public class Face extends JFrame  {

/**

*

*/

private static final long serialVersionUID = 1L;

public Face(){

setSize(500, 500);

setResizable(false);

setDefaultCloseOperation(EXIT_ON_CLOSE);

Dimension screenSize = Toolkit.getDefaultToolkit()

.getScreenSize();

Dimension frameSize = getSize();

setLocation((screenSize.width - frameSize.width) / 2,

(screenSize.height - frameSize.height) / 2);

setVisible(true);

}

//下面的是关键的绘图代码

public void paint(Graphics g){

//画头

g.drawOval(100, 50, 300, 400);

//画眼睛

g.drawOval(140, 150, 100, 50);

g.drawOval(260, 150, 100, 50);

//画鼻子

g.drawArc(140, 150, 100, 150, -90, 90);

g.drawArc(260, 150, 100, 150, 180, 90);

//画嘴巴

g.drawOval(170, 320, 150, 50);

}

public static void main(String args[]){

new Face();

}

}

主要是用了几个java的画图函数，如果有用的话，希望采纳

人脸识别门禁系统Java源代码

基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序。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弹性图，最后提出基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。