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OpenCV 訓練 人臉辨識的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
OpenCV 訓練 人臉辨識的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷) 和朱克剛的 AIOT與OpenCV實戰應用(第三版)：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺都 可以從中找到所需的評價。
另外網站[超譯] pyimagesearch 的人臉識別| 中斷點 - 點部落也說明：opencv * python * deep learning. 深度學習式的人臉識別有(1)高準確度(2)快速這兩 ... 所訓練，他的資料集約有3百萬張影像，在[Labeled Faces in the ...
這兩本書分別來自深智數位 和碁峰所出版 。
國立高雄科技大學 電腦與通訊工程系 洪金車所指導 陳欣詞的 利用Haar-like特徵辨識於建築 （2021），提出OpenCV 訓練 人臉辨識關鍵因素是什麼，來自於Haar-like特徵、Adaboost 分類學習演算法、人工智慧（AI）、CNN、python、OpenCV。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 張陽郎所指導 童致翔的 應用生成對抗網路從口罩遮擋圖像中恢復臉部特徵 （2021），提出因為有 生成對抗網路、人臉辨識、深度學習、圖像還原的重點而找出了 OpenCV 訓練 人臉辨識的解答。
OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)
為了解決OpenCV 訓練 人臉辨識 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： ◤函數數學原理解說◢ ◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： ☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy
知識 ★ 影像讀取、輸出與儲存 ☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV ★ 建立藝術畫作 ☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 ★ 影像計算與影像的位元運算 ☆ 重複曝光技術 ★ 影像加密與解密 ☆ 閾值處理 ★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 ☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 ★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 ☆ 影像遮罩與影像濾波器 ★ 認識卷積 ☆ 認識與刪除影像雜質 ★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 ☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 ★ 影像金字塔
☆ 影像輪廓特徵與匹配 ★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 ☆ 醫學應用器官影像的徵兆 ★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 ☆ 無人車駕駛車道檢測技術 ★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 ☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 ★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 ☆ 分水嶺演算法執行影像分割 ★ 前景影像擷取 ☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 ★ 辨識手寫數字 ☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 ★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式
分配器 ☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 ★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 ☆ 人臉辨識原理與應用 ★ 執行車牌辨識
利用Haar-like特徵辨識於建築
為了解決OpenCV 訓練 人臉辨識 的問題，作者陳欣詞 這樣論述：
人工智慧的辨識技術於近年有十分顯著的進步，雖然應用廣泛：如車牌辨識、指紋辨識、人臉辨識、植物辨識…等，目前尚未見於建築物辨識的應用。旅人於熱門景點拍照時，常需花費很多的時間和體力去尋找一個滿意的拍攝角度。基於此需求，我們針對有特定建築物的場景，提出一即時自動辨識建築物並顯示出人像最佳拍攝角度的構想。系統的建置過程需分為三階段。第一階段：特定建築物的辨識，第二階段：建築物資料庫的建立，第三階段：人與建築物的最佳視角合成畫面。本研究目的著重在第一階段的建置，利用人工智慧（artificial intelligence AI）技術，進行建築物的自動辨識。辨識過程使用 OpenCV 提供的自行訓練機
制建立建築物的 Haar-based 特徵分類器模型。以「高雄市鳳山長老教會」為例，訓練並建立該物件的 Haar-based特徵分類器模型，再使用自行建立的 Haar-based 特徵分類器模型來偵測目標建築。本實驗測試圖片中，皆成功辨識出輸入之建築物的特徵值。利用Haar-like特徵辨識於建築成功率極高，因此Haar-like結合Adaboost 分類學習演算法不只能應用於車牌、人臉或物品，建築也是可行的。
AIOT與OpenCV實戰應用(第三版)：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺
為了解決OpenCV 訓練 人臉辨識 的問題，作者朱克剛 這樣論述：
＊詳細步驟說明，一步步跟著做，有如專家從旁親自指導! ＊本書使用Python 3.x、樹莓派4B與OpenCV 4.x ＊涵蓋大部分常用感測元件與重要連網技術 ＊第三版新增影像串流、LCD螢幕與全彩LED燈條、更新MQTT安裝方式 朱克剛老師專門培訓物聯網應用工程師，擁有豐富資訊教育訓練經驗，結合 Python、Raspberry Pi 與 OpenCV 的 AIoT 專案開發與教學，遠距實作授課操作流暢畫面優美，如同本書內容一樣，深入淺出，廣受師生好評。－－國立臺北科技大學電子系副教授 曾柏軒 本書內容說明清楚，透過實作例子的步驟說明，讓初學者
可以快速上手，是一本適合學習的好書。－－國立高雄科技大學電子系教授兼主任秘書 陳銘志 樹苺派是最接近AIoT世界的起點，搭配Python與OpenCV工具的使用，可以讓你一窺這個大世界的堂奧。 很高興朱克剛老師把這些元素集結在一本書裡面，讓大家可以快速掌握這張通往未來的門票。－－宏碁強固電腦方案總處長 游鴻志 AIoT應用領域十分廣泛，舉凡機器視覺、外觀檢測、智能家居及設備維護監控。本書以深入淺出方式介紹樹莓派軟硬整合框架並採用最新的Python開發技巧，誠摯推薦給所有想要進入AIoT開發者殿堂的一本必備秘笈。－－鴻海集團D事業群/資訊價值創造處資深處長 徐長愷
應用生成對抗網路從口罩遮擋圖像中恢復臉部特徵
為了解決OpenCV 訓練 人臉辨識 的問題，作者童致翔 這樣論述：
由於COVID-19的流行，近年來在公共場合戴口罩的趨勢在世界各地都在增長。 在火車站、機場等公共安全檢查中，人臉辨識系統無法有效的辨識蒙面人臉。因此透過生成口罩遮擋的臉部區域能有效提升臉部特徵萃取，進一步達到臉部辨識系統的優化。本研究使用條件生成對抗網路（Conditional Generative Adversarial Network）生成具有原始面部結構細節的遮擋區域，並輸出完整的臉部圖像。與相關研究不同處，此研究不給模型輸入欲消除之物件位置或遮罩，在只使用一個生成器的狀況下消除遮擋物。生成對抗網路的訓練過程中，使用不同的鑑別器能影響整體訓練效率與準確度。本研究提出加入預訓練模型Fa
ceNet結合孿生網路(Siamese Networks)作為鑑別器到訓練中，並使用餘弦相似度(Cosine Similarity)作為損失函數。FaceNet為Google提出基於inception resnet訓練的人臉特徵萃取模型，此模型在LFW人臉資料庫有高達99.63%的正確率，能有效當作生成網路的鑑別器來使用。該生成器訓練結果除了生成與原始臉部高度的結構相似性以外，在LFW資料集人臉辨識的測試中也能達到準確率的提升。