人类通过肢体语言，语音，面部表情等各种方式表达情绪。我们已经使用面部表情来检测非常重要的情绪，并且在机器学习中有着广泛的应用，尤其是在医学，通讯，教育和娱乐领域。 老年健康监测，安全系统，心理学和计算机视觉，驾驶员疲劳监测是情感检测在现实世界中的少数应用。 该系统旨在识别七种情绪，即愤怒，悲伤，幸福，惊奇，中立，惊奇和厌恶。 我们的系统提出通过卷积神经网络（CNN）使用面部表情对人类进行情感检测。 进行了文献综述以选择最佳的深度学习模型。 应用的主要算法是CNN。 使用的数据集是Fer2013和JAFFE。

deepface Deepface是一个轻量级的面部分析框架，包括适用于Python的面部识别和人口统计（年龄，性别，情感和种族）。 您可以使用几行代码来应用面部分析。 它计划桥接一个Deepface Deepface是一个轻量级的面部分析框架，包括适用于Python的面部识别和人口统计（年龄，性别，情感和种族）。 您可以使用几行代码来应用面部分析。 它计划弥合软件工程与机器学习研究之间的鸿沟。 安装安装deepface的最简单方法是从PyPI下载。 pip install deepface人脸识别功能在DeepFace界面下用于人脸识别。 来自Deepfa

opencv 面部识别，是否带眼镜 训练正负样本图片+测试图片

SiameseNetwork实现面部识别（基于PyTorch）-附件资源

一款基于ＶＣ＋＋开发的面部识别软件，可以用于机器人视觉识别方面的设计。代码可以裁剪和修改。

基于MATLAB编写的PCA面部识别代码，很有参考和移植价值

人脸检测与识别Web应用 一个实现face-api.js（用于在浏览器中使用面部检测和面部识别JavaScript API以及使用tensorflow.js的nodejs的Web应用程序）

该程序能实现面部识别、人脸识别，可支持摄像头。程序开发者可在此基础上继续扩展新功能。

《Kinect for Windows SDK v2.0 开发笔记 (十一) 高清面部帧(2) 面部特征对齐》附带资源

对峙 对面部识别进行物理对抗攻击的步骤 在应用蒙版之后，将左侧的输入图像检测为右侧的目标图像。 安装 创建一个虚拟环境 conda create -n facial pip 克隆仓库 git clone https://github.com/392781/Face-Off.git 安装所需的库 pip install -r requirements.txt 导入和使用！ from adversarial_face_recognition import * ` 有关培训说明，请查看以开始少于30行。 用法 该库的目的是再次制造对抗攻击，再用FaceNet人脸识别器。 这是初步的工作，目的是使用一个可以戴在脸上的面具来产生更强壮的物理攻击。 当前管道由对齐的输入图像和计算出的蒙版组成。 然后使用dlib定向梯度检测器直方图将其输入到面部检测器中，以测试是否仍检测到面部。 然后将其传