情绪识别：通过面部表情和语音进行双峰情绪识别

kaggle2017年人脸检测数据集，文件内包括人脸数据和非人脸数据的mat文件。

面罩示例 概述 环境 演示视频 演示 WebGL WebGL（使用 sp_human_face_68_for_mobile.dat） Android 手动的

面罩检测 该模型是轻量级的面罩检测模型。 基于ssd的骨干网是Mobilenet和RFB。 主要特点 Tensorflow 2.1 训练与推论 使用mAP的精度 使用tf.GradientTape急切模式训练 使用tf.keras网络功能 使用tf.data.TFRecordDataset数据集 ├── assets │ ├── 1_Handshaking_Handshaking_1_71.jpg │ ├── out_1_Handshaking_Handshaking_1_71.jpg │ ├── out_test_00002330.jpg │ └── test_00002330.jpg ├── checkpoints │ └── weights_epoch_100.h5 ├── components │ ├── config.py │ ├── __

FaceLogin：使用OpenCV和Qt实现人脸（刷脸）登录

更新 日期 更新 2021-03-13 错误修正：1.脸部二维面具的图像未显示在android微信上。 2.第二次进入演示UI时，不显示3D模型。 2021-03-11 新增：使用“面部标志检测”和“ TensorFlow.js”的面部AR。 更新：将“ face-api.js”替换为“ face-landmarks-detection”，删除了“ face-api.js”的代码。 2019-09-07 新增：使用“ face-api.js”进行人脸检测和识别。 带有TFJS的微信小程序AR的介绍 TensorFlow.js是一个用于使用JavaScript进行机器学习的库。 TensorFlow.js有一个微信小程序插件。 我们可以使用TensorFlow.js创建AR效果。 “人脸地标检测”库基于TensorFlow.js。 “人脸地标检测”库在浏览器环境中提供人脸检测。

Advances in Face Detection and Facial Image Analysis

更新 更新22/01/2020您可能有兴趣关注以观看有关计算机视觉，机器学习，深度学习和机器人技术的每周视频。 Deepgaze 2.0的更新16/07/2019稳定版本可分支2.0 。 更新20/03/2019开始在Python / OpenCV 3.0上进行移植，请检查分支2.0以获取初步版本。 更新10/06/2017文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”的PDF使用可在未来50天内免费下载 更新2017年4月6日，文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”已在Pattern Recogntion（Elsevier）中接受发表。 Deepgaze CNN头部姿势估计器模块基于此工作。 更新31/05/2017新软件包。 该软件包包含用于显着性检测的算法的实现 更新22/03/2017修复了mask_analysis.py中的一个

Face Detection System matlab实现的人脸识别系统，含有9个源代码文件，及上百幅人脸图片-Face Detection Systemmatlab realize the face recognition system, containing nine source code files, and hundreds of pieces of face image

人脸检测演示（Flask应用） 这是一个非常简单的Flask应用，可让用户上传图片并检测图片中有多少张脸（如果有的话）。 在Heroku上托管 尝试。 使用以下命令生成pipfile： pipenv install opencv-contrib-python pipenv install Flask pipenv install gunicorn pipenv install numpy 添加以下buildpack： 并包含要安装的apt软件包名称的Aptfile 码头工人 基于以下内容的Docker容器： : 要构建docker映像并在本地运行： cd face_det