作者收集的关于人脸标注的论文，包括6篇中文论文和1篇英文综述论文。

matlab人脸检测框脸代码 matlab-real-time-face-detection These codes can detect face from real time video frame

Face Alignment at 3000FPS（C++版）工程配置（非Cmake），这里是配置方法：http://blog.csdn.net/duan19920101/article/details/50582249

PCA and MDA 的人脸识别的matlab源代码，可运行，以测验。效果还不错。

此 Matlab 函数可用于将任何给定的人脸（图像）数据集随机拆分为训练集和测试集。 该函数考虑类/人员标签。 例如，在ORL人脸数据集中，有40个人每个人有10张图像； 该函数可以将每个人的10张图片随机分割成5张训练图片和5张测试图片，如下： load ORL_FaceDataSet % 上传到这里[训练集测试集]=Split_DataSet(ORL_FaceDataSet, 10, 5, 5); 请注意，您可以选择不同数量的训练和测试图像。

交互设计精髓4-about face 是《About Face 3交互设计精髓》的升级版，此次升级把全书的结构重组优化，更加精练和易用；更新了一些适合当下时代的术语和实 例，文字全部重新编译，更加清晰易读；增加了更多目标导向设计过程的细节，更新了现行实践，重点增加了移动和触屏平台交互设计，其实本书多数内容适用于多种平台。本书结构清晰、深入浅出，是一本难得的大师经典之作。本书的读者对象包括数字产品和系统的交互设计师、用户界面设计师、项目经理、 可用性工程师等，以及目前正在学习交互设计和用户界面设计专业的本科和研究生等。

此功能是基于face++活体检测demo和它的api实现的一个人脸识别登录功能 此功能是基于face++活体检测demo和它的api实现的一个人脸识别登录功能

神经网络 概述 是等人提出的多任务级联卷积神经网络进行人脸检测的方法，它能够同时输出人脸的检测框以及5个关键点，是开源中效果最好的人脸检测器，，作者提供的版本为，它采用三级级联架构分阶段逐步过滤人脸，在CPU上可达到实时和较高的准确率，是目前人脸检测领域的基准。 由于各种不同的姿态，光照和遮挡等，人脸检测和对齐在非控制环境下非常具有挑战性。最近的研究表明使用深度学习能够获得惊艳的性能，MTCNN提出了一个多任务级联框架其发掘了检测和对齐的内在联系来提升性能。特别是，其通过由粗到细的方式设计了3个精心设计的级联式的网络来检测脸和关键点，从而又提出了一种在线难例挖掘的策略进一步提升性能。其超过能有

YALE人脸识别数据库，yale人脸数据库包含165组全部数据，可用来进行人来能识别测试，亲测

人脸识别[Wavelet and Neural Networks] V2：基于小波和神经网络的简单有效的人脸识别源代码。 该代码已通过AT＆T数据库进行测试，达到了97.90％的出色识别率（每个类别40个类别，5个训练图像和5个测试图像，因此总共随机选择了200个训练图像和200个测试图像，并且两者之间没有重叠训练和测试图像）。 查看更多：http://matlab-recognition-code.com/face-recognition-based-on-wavelet-and-neural-networks-matlab-code/