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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。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
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，推薦陳致中,李文昌寫的 超入門實作 Python R2多功能智能車 - 使用Raspberry Pi 4B (IPOE R2) - 最新版 -附MOSME行動學習一點通：診斷‧加值 和陳會安的 Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作都 可以從中找到所需的評價。
另外網站國立交通大學機構典藏：日夜視訊之人臉辨識也說明：其可彌補OpenCV之缺點，並大幅提升人臉辨識率。 ... 此外，我們加入兩位外來者之人臉影像，他們不在人臉影像之群中心訓練成員內，經測試此篇論文之人臉辨識架構， ...
這兩本書分別來自台科大 和博碩所出版 。
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。
而第二篇論文世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 羅梅君所指導 陳奕蓁的 場域輔助燈照明目標人物鎖定追蹤之研究 （2021），提出因為有 電腦視覺、影像處理、目標人偵測辨識與追蹤、諂媚指數、演色指數、顏色品質量表的重點而找出了 opencv訓練人臉辨識的解答。
最後網站Opencv 人臉辨識python - Домен z-naika.ru則補充：Python 超簡單實現人類面部情緒的識別. 裡面用OpenCV對人臉進行簡單的識別，讓計算機訓練認識到某個特定人物後識別物件。. 今天來做點高階的，識別出人臉 ...
超入門實作 Python R2多功能智能車 - 使用Raspberry Pi 4B (IPOE R2) - 最新版 -附MOSME行動學習一點通：診斷‧加值
為了解決opencv訓練人臉辨識 的問題，作者陳致中,李文昌 這樣論述：
使用AI時代最火紅的Python語言 深入剖析麥克納姆輪移動原理與四軸機器手臂夾爪的控制 使用OpenCV配合攝影機達成顏色、人臉的AI辨識 活用TensorFlow Lite、SVM演算法、SSD演算法 打造多功能自駕車智能系統，實現偵測道路、辨識號誌與行駛速度的深度學習模型
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。
Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作
為了解決opencv訓練人臉辨識 的問題，作者陳會安 這樣論述：
不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！ ．快速上手基礎的 Python 語言 ．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 ．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 ．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 ．進行資料分析與視覺化圖表 ．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 ．打造 AI 車牌辨識系統 ．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 ．
活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 ．提供每章習題及範例程式資源 適用讀者 ✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 ✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材 本書特色 本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫
篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。 另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。
場域輔助燈照明目標人物鎖定追蹤之研究
為了解決opencv訓練人臉辨識 的問題，作者陳奕蓁 這樣論述：
在舞台、演講會場、產品發布會場或者是大型會議等等各種大型多人場域，都需要燈光、攝影機和音響等影音設備的相互配合才能造就一場完美的活動成功。其中，燈光能根據舞台或演說場或展場情境的不同，讓燈光有不一樣的變色轉換，就更能激發觀眾及聽眾感情的共鳴，強化觀眾的視覺觀感。而，對於攝影機來說，為了能夠在複雜的場域中，即時找到“焦點主角人物”(即目標人物)，就有必要採用「多台攝影機追蹤(Multi-camera tracking)的智慧監視應用程式設計」，允許從多方視角(Multiple views)觀察場景，進而管理或解決可能影響任何感應器(Sensors)的動態遮擋和追蹤失敗的問題(Dynamic o
cclusions and failures)。因此，在本研究中，打算利用多台攝影機，配合〝可智動調整型〞的照明光源燈具，來訓練燈光的主角追蹤，藉以輔助燈光設計師在工作上的不便之處。首先，本研究乃嘗試「透過 AI 影像追蹤及智慧定位的機器學習」，去偵測場域裡移動的個別人物，並找到主要焦點(Hot-spot)主角人物之後，並追隨焦點主角；隨後，再依據所偵測到的焦點角色身上的“重點固有顏色”，讓可調式的環境照明光源，投射出最佳增艷效果的艷麗性且補強性的輔助燈光，讓主角人物更加的顯眼注目，增強所謂「智動性追蹤目標人物」的臨場追蹤實務價值。