python3.6，dlib 19.7.0,opencv-cp36,face_recognition-1.2.3，本软件包是开发face_recognition的经典组合，我经过win7,win10环境，64位，非常顺利。

随着人工智能技术的发展，人脸识别技术应用到了生活的很多方面，本文利用人脸识别技术实现了人脸识别签到功能。具体采用 Python 语言以及 dlib 库、face_recognition 库以及 OpenCV 库完成人脸检测、人脸定位以及人脸采集以及签到功能。 系统设计分为两部分，一部分为用户端，一部分为管理端。管理端在系统管理员进入系统后可通过学号注册并上传照片；用户端则通过电脑端摄像头采集照片，与加入的用户注册照片进行比对签到是否成功。 ​​本系统从实际背景和需求出发，采用人脸识别签到考勤改变了传统人工检验的做法，极大提高了组织效率和办事能力，在基于人脸识别技术的考勤签到系统中，在保证图像数据识别率的前提下有较高的实时性，稳定性若能良好的普及应用，对于大学校园教育的发展有着极大的积极意义。 实现技术：python3.6.5、opencv、sqlite数据库，Flask系统框架。 项目内含：项目代码、参考论文等。其中face class文件夹下面包含了人脸识别分类模型，其分别为MobileNet、Inception及VGG等5个对比模型。 点击test.py即可进行测试。

对抗性纠缠的视听表示形式的会说话人脸生成 在这项工作中，我们提出了Disentangled Audio-Visual System (DAVS)来解决任意主题的说话人脸的生成问题，该目的是合成与给定语音语义相对应的一系列人脸图像，并以不受约束的语音音频或视频为条件。 要求 （我们使用版本0.2.0） 生成测试结果 下载预训练的模型 Create the default folder " checkpoints " and put the checkpoint in it or get the CHECKPOINT_PATH 可在名为文件夹中找到测试样本。 这是来自数据集的预处理样本。 运行测试脚本以从视频生成视频： python test_all.py --test_root ./0572_0019_0003/video --test_type video --test_au

使用pyqt5自制的电脑版的简易相机,可以打开电脑自带和外接的摄像头,带人脸检测和拍照功能，点击拍照后，照片会保存在文件的同目录下。点击exe文件运行即可。

通过隐式模块化视听表示进行姿势可控的会说话脸生成（CVPR 2021） ，孙亚生，，，和。 | | 我们提出了可姿势控制的视听系统（PC-AVS） ，该系统可在驱动带有声音的任意说话的面部时实现自由姿势控制。 代替从音频中学习姿势运动，我们利用另一个姿势源视频来仅补偿头部运动。 关键是设计一种隐含的低维姿势代码，该代码不包含嘴巴形状或身份信息。 通过这种方式，将视听表示模块化为三个关键因素的空间：语音内容，头部姿势和身份信息。 要求 使用Python 3.6和 1.3.0。 基本要求在“ requirements.txt”中列出。 pip install -r requirements.txt 快速入门：生成演示结果 下载预训练的检查点。 创建默认的文件夹./checkpoints并解压demo.zip在./checkpoints/demo 。 其中应该有5 pth 。 解压缩mi

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

人脸识别 通过深度学习实现的人脸检测和识别系统。 人脸数据集 非人脸数据集 带有滑动窗口的人脸检测

matlab多人人脸识别代码面对一切 人脸检测对齐识别重建基于github上的一些项目，旨在构建最先进的人脸系统。 目前重构不可用，代码不优雅。 参考 项目 纸 特征 mtcnn align casia 数据集（cpp 实现 matlab cp2tform） 455594张图片algin 453078成功，耗时约1.11小时，希望有人能提高检测率，减少运行时间。 对齐示例 失败的例子 合二为一，mtcnn检测，openpose对齐，cln跟踪和球面识别 安装 要求 OpenCV (>=3.0) 提升 (>=1.63) CUDA (>=8.0) 符合 安装所有要求 git 克隆 将 CMakeList.txt 中的第 44 和 45 行更改为您的 spherecaffe 对应目录 cd face-everthing && mkdir build && cd build && make -j4 运行示例 下载训练好的模型（代码：juk3） 修改example/mtcnn_align_dataset.cpp，把输入参数改成你的 修改example/all_in_one.cpp，把输入参数改成

调用Face++人脸检测免费API进行人脸检测，并绘制出人脸框

matlab姿态识别系统源码运行 Face-Recognition Practice of two Pattern Recognition methods. Face Recognition based on SVM and SRC. 一 背景 1.1 支持向量机简介 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是AT&TBell 实验室的V.Vapnik等人提出的一种机器学习算法，是迄今为止最重要的机器学习理论和方法之一，也是应用最广泛、综合效果最好的模式分类技术之一。到目前为止，支持向量机已应用于孤立手写字符识别、网页或文本自动分类、说话人识别、人脸检测、性别分类、计算机入侵检测、基因分类、遥感图象分析、目标识别、函数回归、估计、函数逼近、密度估计、时间序列预测及数据压缩、文本过滤、数据挖掘、非线性系统控制等各个领域的实际问题中。 支持向量机是一种二分类模型，其基本定义是特征空间上的间隔最大的线性分类器（当采用线性核时），即支持向量机的学习策略是间隔最大化，最终转化为凸二次规划问题的求解。该方法在1995年正式发表，因其在文本分类任务中显示出卓越性能，很快成为