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1. 怎样使用OpenCV进行人脸识别
2. 人脸识别出现三个点
3. 人脸识别的算法
4. 人脸考勤机的识别原理
5. 2008年TI DSP大奖赛获奖成果汇编目录的介绍

1、怎样使用OpenCV进行人脸识别

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）。

首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。

其次，Face Detect需要openCV的支持，但并不必须安装openCV到计算机中，只要把openCV的cxcore100.dll 、cv100.dll 、libguide40.dll 三个文件拷贝到processing根目录就行了。

基于几何特征的人脸识别方法 基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。

2、人脸识别出现三个点

人脸识别并不是安装在手机上的，它是支付工具里面要采集人的面部识别数据才能够进行操做。

具体操作是打开抖音APP，在登录界面点击右上角的“三个点”，然后点击“账号与安全”，选择“人脸识别认证”，按照提示操作即可。尝试使用远程桌面软件，例如TeamViewer，使他人通过远程连接可以操控您的设备。

点击下边导航栏里的我。在个人中心中，点击支付。在支付界面中，点击右上角的三个小圆点。将面容支付后面的开关设置成关闭状态。在弹出的对话框中，点击暂停使用。

更多选项：然后紧接着在支付界面找到右上角的更多图标，即点击右上角三个点选项；开启必要的支付方式：在更多的页面下点击面容支付，并开启面容支付即可。由于目前安卓版微信不支持人脸支付，ios版微信支持人脸支付。

首先在手机上打开微信APP 在底部找到我的，点击我的并打开。在我的页面中，点击支付。然后在支付页面中，点击右上角的三个小点。选择点击关闭面容支付 点击确定暂时使用。

3、人脸识别的算法

人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。

人脸识别的算法有 4 种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅 人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

人脸识别算法分类基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。

人体面貌识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。

4、人脸考勤机的识别原理

原理是根据面部的肌肉（轮廓）特征进行记录，刷脸打卡就是和考勤机内部的数据对比，会自动识别是否已经被录入（打卡是否成功）。导出的可以是打开时间也可以是打卡的总次数，现在这些软件功能都是很齐全的。

指纹考勤机原理是：手指和扫描窗口接触时所形成的压痕。其扫描所得的图像都是以黑白两色的格式传输到运算电路中。虹膜考勤机原理是：利用虹膜识别技术针对于特定行业工作人员记录工作时间的设备。

形状和纹理参数可用来进行人脸的识别。为了处理由于这些参数导致的图像之间差异的极端情形，通常是预先产生一个通用的模型。

人脸识别考勤机原理就是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和已储存的进行对比，识别成功即可完成考勤。人脸识别打卡机具有准确度高、安全性好、使用可靠、非接触等特点，应用广泛。

5、2008年TI DSP大奖赛获奖成果汇编目录的介绍

根据09年竞赛的精神利用嵌入式与DSP参加电子竞赛也会逐渐提到日程上来，如果做的是关于高速数据处理的的题目，比如高速数据采集，高速数据传输等等，这样这两个东西会有用武之地。基本模块的准备参加电子设计竞赛，离不开一些基本模块。

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