【《zw版·Halcon与delphi系列原创教程》zw_halcon人脸识别

    经常有用户问，halcon人脸识别方面的问题。    

    可能是cv在人脸识别、车牌识别方面的投入太多了。    

    其实，人脸识别、车牌识别，只是图像处理，机器视觉一个很小的领域，对于halcon而言，非常简单。    

    人脸识别、车牌识别，ocr、汉字识别原理、算法都差不多，自己建库就可以了。    

     halcon与cv不同，面对的是工业（超市）流水线，建库基本是全自动的，扫描一下，和二维码差不多，就自动生成了相关的模型库。    

   非常简单，halcon内置了不少demo：    

   《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》 酸奶自动分类脚本（机器学习、人工智能）   

   参考一下这个就可以了, halcon本身里面还有不少demo：葡萄酒识别、蔬菜识别、硬币识别

 

   人脸识别很简单，有开源版本的，自己移植一个人脸库就ok了。   

    具体的人脸识别库，可以参考:        

《人脸验证算法Joint Bayesian详解及实现（Python版》   

    这篇论文仅通过高维LBP跟Joint Bayesian这两个方法结合，就把LFW 数据集上的人脸验证准确率轻松刷到了92.4%。

   香港中文大学团队的DeepID2将联合贝叶斯模型使用SVM进行融合，最终达到了99.15%的结果。