1樓：
可以反對 @小Q 的從0到1最難的這種說法，在某種事情上成立，但是這個不一樣。
這個應該說0-90容易，想超過90就很難！
如果只想寫個識別率不高的人臉識別，還是很簡單的。
給你個思路，查詢膚色，判斷眼睛的位置，這玩意好判斷，差不多乙個簡單的人臉識別就好了。
2樓：
我三天寫過乙個，給乙個活動寫的，能人臉識別，就是認出每個人的那種，活動成功率100%，也不為了吹，而且我是研究生，所以匿名了，或許贊多了，可以貼github
只是希望，能和各位朋友樹立分享一種觀念，學計算機的人，相當於過去刀耕火種時代，第乙個吃螃蟹的人。
試，大膽試，動腦子大膽試。
我的人生就是勇字當頭的
3樓：
說難也不難，說簡單也不簡單。1、簡單是總結現有人臉識別演算法包括神經網路演算法和傳統CV演算法，提取它們的解決方法思路、現有難點，針對這些解決方法、問題，來開闢乙個現有存在問題，最後使用相關演算法組合優化解決問題；2、難的是拋棄現有存在的演算法，提出新型演算法，像現有人臉識別公司他們的演算法都是自創的，可行性的、具有魯棒性的演算法。這種演算法需要獨創、可行性、魯棒性、識別效能要求高，實現難；總而言之，具有科研能力的本科生來說對1來說簡單，對研究生、博士生來說2已經簡單了
4樓：竹筒裡的象牙筆
畢設寫的指紋識別，差點讓答辯老師罵哭了，我乙個一公尺八膀大腰圓的大男生讓答辯老師訓的啞口無言。說以現在我們的能力和知識根本做不出來這套系統。最後也差點掛了我的畢設，差不多三個月的心血啊，還好我的畢設導師說好話才放過了，想想都是淚啊。
5樓：
lalxyy/NEU-MCM-Training-4
我校的數模培訓第四次模擬賽，基於 Keras 卷積神經網路的影象識別。任務是識別貓，複雜性比人臉識別小。最終在給定 test set 上 90.0% accuracy。
並不是不現實的。
6樓：荷馬全
這個高中生就可以了。
寫程式像工人修機器，人臉這樣的機器學習像農民種地。後者只要你撒好種子澆水（資料）就可以。
當然要種好地不容易，但上手很容易。
7樓：信任的陌生人
不急不燥，學好你大學該學好的學業。所謂的成果不是一朝一夕的事情，是人臉識別也好，還是某個演算法也好，是乙個具體的事情。而你要做的是，做好準備可以自主的，隨行業、形式、業態不同的演算法。
所以，本身兩個問題並不矛盾。乙個成果背後需要的一系列的儲備。
8樓：
現在應用最廣的基於cnn的人臉檢測演算法就是張凱鵬本科時候做出來的，人臉識別實現起來比人臉檢測簡單很多，有什麼不行的。
9樓：宇哥
能，，我剛大二的時候參加乙個創新專案，我們導師選的課題是影象零水印。
個人覺得實現乙個影象上大概的人臉識別的演算法應該沒那麼難，至少比起零水印這東西來說。
只是如果你要達到場景應用的要求，那就很難了。
10樓：Yang Zhao
人臉識別畢竟是乙個演算法，有什麼寫不了的。
倒是嘲諷你的人，你大可以甩他一本The Art of Computer Programming
11樓：jie luo
我沒寫過人臉識別演算法。
我覺得是有難度，但是也不是不可能。
畢竟大學學專業知識頂多兩年，其他時間你自己鼓搗，說不定就寫出人臉識別了。
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