kaggle2017年人脸检测数据集，文件内包括人脸数据和非人脸数据的mat文件。

Insightface face detection and recognition model that just works out of the box.

yolov8 人脸检测数据集 一万张照片，300 epoch训练好的模型best.pt文件 准确率能达到百分之八十以上 预训练模型使用yolov8s, gpu3080ti训练两天

设计了一个基于苹果公司嵌入式操作系统iOS平台下的人脸识别系统。通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸 检测算法的研究，实现了实时人脸检测。提出了一种改进的基于隐马尔科夫模型的人脸识别方法，此方法采用奇异值压缩 抽取人脸图像特征作为观察序列，减少了数据的存储量和计算量，解决了嵌入式系统中由于图像处理数据量大造成的低 效。实验结果证明，该系统检测速度快，实时性强，识别率高，可以作为iOS平台上其他类型人脸识别应用软件开发的基础

基于matlab的人脸检测程序代码OpenCV Open CV 代表“开源计算机视觉”。 它是一个预定义的算法库，主要用于计算机视觉应用，如物体检测、人脸检测、人员/车辆计数、生物识别等。 Open CV 使新的 AI 识别系统更容易采用以前的模型框架。 采用的框架可以保持不变或稍作修改，因此可以节省再次制作类似代码的时间。 Open CV 是使用 C++ 创建的，可以与许多语言一起使用，如 Java、MATLAB、C++、Python。 [8] Python 被认为是与 Open CV 一起使用以创建基于目标检测的程序的最佳语言： 字典 ii 支持 Python。 简单的 OOP（面向对象的编程系统） iii． Python 有一个开放和免费的源代码 iv。 它易于阅读和可编程 v。python vi 中使用从零开始的编号。 Python的一个模块可以嵌入很多功能[8] （附上 .docx 文件以供下载）

openCV android 开发demo，在Android平台实现目标检测和目标追踪、目标检测、人脸检测、眼睛检测、微笑检测、上半身检测、下半身检测、全身检测。

基于adaboost算法的人脸检测，简单实现了人脸检测的功能，但是延迟比较大，不能实现实时性，利用matlab来实现，程序比较简单，便于初学者学习

Wav2Lip-HD预训练模型第一个包，包含人脸检测模型，语音驱动面部模型等，用于数字人语音驱动面部及图像超分辨率

将肤色从外界环境中提取出。在肤色识别算法中，常用YCbCr颜色空间（亮度、蓝色、红色分量），因为肤色在 YCbCr 空间受亮度信息的影响较小，从而肤色类聚性好，由此，在Ycbcr空间基础上，我们用**人工阈值法**将肤色与非肤色区域分开，最终形成**二值图像**，实现肤色的提取。

C# 人脸检测 人脸比对 活体检测 口罩检测 年龄预测 性别预测 眼睛状态检测 效果介绍 https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/129403044