人脸识别是计算机视觉的重要应用，OpenCV提供了多种API实现高效检测。以下是常用方法及使用建议：

核心功能

  • Haar级联 🧠
    基于级联分类器的实时检测，适合简单场景

    Haar_Cascade

  • DNN模型 🤖
    使用深度学习网络（如CNN）提升精度，需GPU加速

    DNN_Model

  • LBPH人脸识别 👀
    结合局部二值模式的人脸识别算法，适合小样本训练

    LBPH_Face

使用建议

  1. 选择适合的模型：
    • 实时性要求高 → Haar级联
    • 精度优先 → DNN模型
  2. 优化性能：
    • 调整检测阈值（detectMultiScale参数）
    • 启用GPU加速（需安装CUDA支持）
  3. 安全注意事项：
    • 避免在隐私保护要求高的场景滥用
    • 定期更新模型以应对光照/角度变化

扩展学习

如需深入实践，可参考：

📌 提示：实际部署时建议结合OpenCV的CascadeClassifier与dnn模块实现多级检测优化