人脸识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向。借助计算机视觉和图像处理技术，人脸识别能够根据人脸图像的关键特征，自动识别和识别图像中的人脸。OpenCV作为一款强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的人脸识别功能，并且通过OpenCV贡献库进一步提供了更多性能更强大的人脸识别算法和模型。
OpenCV中的人脸识别功能
OpenCV中的人脸识别功能主要基于人脸检测和人脸识别两个方面。
1. 人脸检测
人脸检测是指在图像中准确地检测到人脸的位置。OpenCV提供了多种人脸检测的方法，常用的有基于Haar特征的级联分类器方法和基于深度学习的人脸检测方法。
基于Haar特征的级联分类器方法是OpenCV中最经典且常用的人脸检测方法之一。它通过Haar特征和Adaboost算法训练出一个级联分类器，用于检测人脸。OpenCV中的cv2.CascadeClassifier类就是用于加载和使用级联分类器的工具类。
基于深度学习的人脸检测方法则利用了深度神经网络的强大表征能力，可以更准确地检测到人脸。OpenCV中的cv2.dnn模块提供了加载和使用深度学习人脸检测模型的功能，如使用基于人脸特征金字塔网络（SSD）或快速傅立叶变换（FFT）的方法。
2. 人脸识别
人脸识别是指根据已经检测到的人脸图像，通过特征提取和比对等方法，判断该人脸的身份。OpenCV提供了多种人脸识别算法和模型，常用的有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法通常使用人脸关键点、人脸轮廓等特征进行人脸识别。OpenCV中的cv2.face模块提供了基于特征的人脸识别算法的实现，如基于局部二值模式（LBP）特征的方法和基于主成分分析（PCA）的方法。
基于深度学习的人脸识别方法则利用深度神经网络从人脸图像中提取高层次的特征表示，通过比对不同人脸的特征向量来进行识别。OpenCV中的cv2.dnn模块提供了加载和使用深度学习人脸识别模型的功能，如基于人脸识别特征网络（FaceNet）的方法。
OpenCV贡献库中的人脸识别算法与模型
除了OpenCV中自带的人脸识别功能，OpenCV贡献库还提供了更多性能更强大的人脸识别算法和模型。这些算法和模型在人脸检测和人脸识别等方面都有不同程度的改进和优化。
其中，OpenCV贡献库中最著名的人脸识别算法包括：
- DLIB：DLIB是一个C++开源库，提供了大量的机器学习、图像处理和计算几何等功能，其中包括了一系列高性能的人脸检测和人脸识别算法。
- OpenFace：OpenFace是一个基于深度学习的开源人脸识别系统，通过使用卷积神经网络对人脸进行特征提取和比对，实现了高性能的人脸识别。
OpenCV贡献库中的人脸识别算法和模型可以通过使用opencv_contrib模块来加载和使用。
总结
在人脸识别领域，OpenCV提供了强大的功能以及各种人脸检测和人脸识别算法和模型。通过OpenCV自带的人脸识别功能和OpenCV贡献库中的人脸识别算法与模型，我们可以快速应用并开发人脸识别相关的应用程序和系统。
无论是进行人脸检测、还是进行人脸识别，OpenCV都是一个非常强大和实用的工具。
注：此篇博客基于OpenCV 4.0版本及以上进行撰写。
本文来自极简博客，作者：编程之路的点滴，转载请注明原文链接：OpenCV中的人脸识别与OpenCV贡献库
