这个是基于OpenCV的分类器做的人脸匹配项目，其中嘴巴是我自己训练的，目前只针对闭着的嘴巴，以提高准确率。但是实际上，基于分类器的人脸特征提取是有很大缺陷的，所以匹配阶段所使用的人脸特征点太少，准确率可想而知。这个只能说作为参考了。
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OpenCV模板匹配技术助力人脸识别 OpenCV作为一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析工具，其中的模板匹配功能在人脸识别领域发挥着重要作用。 模板匹配原理 模板匹配的基本原理是在目标图像中寻找与模板图像最相似的区域。OpenCV提供了多种模板匹配算法，例如： 平方差匹配：计算模板与
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利用尺度不变特征变换 (SURF) 关键点匹配实现人脸识别。通过使用诸如随机森林和 Haar 特征提取等技术确定关键点位置。已知关键点坐标后，即可进行人脸识别。
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采用 Actionscript 3.0 编写，源代码可用作各个平台上的小游戏。
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好友匹配器是一款基于用户调查回答，进行好友匹配的工具。用户回答十个问题，并根据1（完全不同意）到5（完全同意）的评分进行回答。提交调查后，系统会找到与当前用户回答最接近的现有用户记录。
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Python编写的可编译代码，用于曲线匹配实验样本。
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