Face recognition from camera with Dlib Introduction Detect and recognize single/multi-faces from camera; 调用摄像头进行人脸识别，支持多张人脸同时识别; 摄像头人脸录入 / Face register 请不要离摄像头过近，人脸超出摄像头范围时会有 "OUT OF RANGE" 提醒 / Please do not be too close to the camera, or you can't save faces with "OUT OF RANGE" warning; 提取特征建立人脸数据库 / Generate database from images captured 利用摄像头进行人脸识别 / Face recognizer 当单张人脸 / When single-face:

matlab眼睛识别源码 # PyData 教程创建此存储库的目的是让参加 PyData 教程的人员在本教程之前查看代码。 本 OpenCV 教程基于 3.0.0 版本 眨眼间用 OpenCV 构建人脸识别系统 这个笔记本是在 PyData 会议期间为教程创建的： 作者：来自 Qualogy Solutions 的 Rodrigo Agundez 地点：阿姆斯特丹，Papaverweg 265 日期：2016 年 3 月 12 日星期六 时间：16:15 房间：2 本教程的目标是使用 opencv 库构建一个简单的人脸识别系统。 本教程分为三个部分： 使用 OpenCV 的图像和视频的基本处理技术。 构建我们的图像数据集。 训练 OpenCV 提供的分类模型。 识别模型从未见过的图像。 从实时视频源中识别人脸。 尝试欺骗人脸识别以对其他类型的物体进行分类。 关于 OpenCV OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。 该库包括一套全面的经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。 这些算法可用于： 检测人脸 识别面Kong 识别对象 对视频中的人类行为进行分类 跟踪相机移动

ViewFaceCore 示例程序： 已发布至： 当前版本： 0.3.4 :star: ，关于 这是一个使用超简单的C＃人脸识别库。 此包是开源的，且免费，无限制的提供您使用，或作为商业行为。 如果你觉得此项目还不错，可以请作者喝果汁，或者买瓶霸王洗发水。 :blue_book: ，API文档 一，使用 创建你的.NET应用，和你的.NET版本需要满足以下条件： .NET标准> = 2.0 .NET Core> = 2.0 .NET Framework> = 4.6.1 ^ 2 使用Nuget安装ViewFaceCore 作者：查看 版本：最新 此Nuget包会自动添加依赖的C ++库，以及最精简的识别模型。

Face-Detection 中文介绍 本项目包含了一些人脸识别相关的例程。包括了人脸检测，人脸识别，人脸打码等。 参考的他人项目有： 我的CSDN博客写了更加详细的过程： 文件说明 .py是python的可执行程序。 .html是做的一个UI界面。 .xml是人脸识别的库。 .jpg是做人脸识别时对照的人脸照片。(某些问题删掉了，请换上自己的吧) 相关准备说明 安装opencv-python库，你可以去网上查如何下载。 安装face_recognition库，pip install face_recognition 找到 haarcascade_frontalface_default.xml 包 使用说明 安装了相关的包后，这些Python程序就可以直接运行了。注意人脸识别需要你自己放几张照片进去，并改好相应的名字。 如果想要看到一个好看的UI界面，可以双击这个网页文件，我使用的是Chr

人脸识别论文，手动翻译，花费两天时间希望可以帮助到大家 DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks Yi Sun1 Ding Liang2 Xiaogang Wang3,4 Xiaoou Tang1,4

DeepID3_Face_Recognition_with_Very_Deep_Neural_Net pdf版

windows下安装face_recognition-附件资源

人脸识别手册(Handbook_of_Face_Recognition) 中科院自动化所李子青的大作，经典人脸识别学习手册，值得收藏。

FaceIDLight :blue_book:描述 一个基于轻量级人脸识别的工具箱和管道，基于带有MTCNN-Face-Detection和ArcFace-Face-Recognition的Tensorflow-Lite。无需安装完整的tensorflow，tflite-runtime就足够了。所有工具仅使用CPU。 拉请求是欢迎的！ :high_voltage:特征 在线人脸识别 完全在CPU上运行 多面 MacBookPro2015上约4 FPS 面部检测，验证和识别工具 :check_mark_button:待办事项 GPU支持 取决于分辨率的模型选择 多线程多面 退出时，OpenCV窗口在MacOS上冻结（似乎已修复） :bowl_with_spoon:要求 其他软件包（包含在FaceIDLight中） 设置工具〜= 51.0.0 opencv的python〜 = 4.5.1.48 numpy〜= 1.19.5 tqdm〜= 4.59.0 scikit图像〜= 0.18.1

Face-Recognition_Flutter：使用Flutter和Firebase ML Kit的示例人脸识别应用程序