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/

通过python或者命令行即可实现人脸识别的功能，程序仅实现基本功能，通过相应的图片即可分辨，但因为并没有进行模型训练，该代码仅供学习参考（需在该文件的同级目录下新建一个images文件夹，文件夹内存放所需判断的人脸图片）

编译opencv_contrib出错是因为少这个文件，而通过github下载老是下载失败。https://blog.csdn.net/qq_44365861/article/details/108799140有详细细节与资源

人脸识别Jetson Nano C ++ mkdir构建&& cd构建 cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE =发布.. 使-j $ {nproc} ./mtcnn_facenet_cpp_tensorRT Python python3 demo.py

毕业设计 个人博客系统源码 Class Attendance System based on Face Recognition 基于人脸识别的课堂考勤系统 Contributor : datamonday Github Repo : Initial Blog : Project Post : 2019.04.14 Last Update : 2021.05.26 Update: 2021.05.28 完善本地人脸和数据库ID核验功能； 完善随机答题点名功能； Update: 2021.05.24-27 又到毕业季，终于有时间集中进行处理，为了让该项目更容易上手且更鲁棒，主要做了如下更新： 对项目进行了重构，使得风格更gayhuber；（！正在进行中） 将所有开放的接口汇总到一个模块 GlobalVar.py ，其他文件和目录无需修改，方便修改二次开发； 重新设计了主界面和信息采集界面（有些功能正在开发）； 主界面设定考勤时间，方便调试； 添加了自动采集人脸图像功能； 考勤涉及大量的时间序列操作，因此使用了Pandas和Datetime模块进行处理； 增加了环境配置文件requireme

InsightFace：2D和3D人脸分析项目 和 执照 InsightFace的代码根据MIT许可证发布。 学术和商业用途均不受限制。 包含注释的训练数据（以及使用这些数据训练的模型）仅可用于非商业研究目的。 介绍 InsightFace是主要基于MXNet的开源2D＆3D深度面部分析工具箱。 主分支MXNet 1.2工程1.6，与Python 3.x的。 ArcFace视频演示 请点击图片观看YouTube视频。 对于Bilibili用户，请单击。 最近更新 2021-01-20 ： 根据实施ArcFace和部分FC的。 2020-10-13 ：DeepGlint发布一种新的训练方法和一个大型训练集（360K ID）。 2020-10-09 ：我们开放了大规模识别测试基准 2020-08-01 ：我们发布了具有快速坐标回归功能（106分）的轻型面部界标模型。 查看详细。 2

人脸检测网站 目录 基本信息 一个现代网站，用于使用库检测人脸。 它还可以检测到您的面部表情并通过输出Happy，sad，natural等 输出 技术领域 使用以下项目创建项目： HTML CSS JavaScripts 设置 克隆项目 $ git clone https://github.com/Vaibhav-84/BTS.git 要在您的计算机上运行该网站，请单击index.html

Video Face Clustering with Unknown Number of Clusters.pdf

树莓派Python人脸识别模块，官网下载较慢，可以选择这里下载