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。

您只需要做以下几个步骤就可以将FacePlusPlus SDK集成到您的C#工程中 新建一个C#的项目(asp/form/wpf/...) 设置项目的目标框架为.NET Framework 4(对于.NET 4 Client Profile可能无法使用) 把根目录中的log4net.dll和FaceppSDK.dll添加到引用中 添加faceppSDK命名空间 使用你的appkey和appsecret初始化一个FaceServic 开始尽情的使用各种功能吧！ -- 更多的使用方法样例可以在“FaceppDemo”工程中发现 --

Unity 人脸识别 人脸老化 人脸融合效果demo 连接face++的sdk包 公司项目demo 亲测能用 需要摄像头装置，人脸对准摄像头拍摄，然后点击按钮出现融合效果。

人脸识别--- ResNet 使用opencv和dlib构建人脸识别系统 安装dlib： 点安装dlib == 19.6.1 安装opencv：pip安装opencv-python 向下数据（ ） dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 mmod_human_face_detector.dat.bz2 shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

使用人脸识别的考勤管理系统 :laptop: 该项目涉及构建一个考勤系统，该系统利用面部识别来标记员工的在场，进场和超时。 它涵盖了面部检测，对齐和识别等领域，还开发了一个Web应用程序以迎合系统的各种用例，例如新员工注册，将照片添加到培训数据集中，查看出勤报告等。该项目旨在替代传统的手动考勤系统。 它可用于对安全至关重要的公司办公室，学校和组织中。 该项目旨在自动化传统的考勤系统，其中手动标记了考勤。 它还使组织能够以数字方式维护其记录，例如准时，缺勤，休息时间和出勤。 系统的数字化也将有助于使用图形显示编号来更好地可视化数据。 今天在场的员工人数，每位员工的总工作时间及其休息时间。 它的附加功能可以有效地升级和替换传统的考勤系统。 项目范围 :rocket: 面部识别在我们的社会中正变得越来越重要。 它在安全领域取得了重大进展。 它是一种非常有效的工具，可以帮助低级执行者识别犯罪分子，软件公司正在利用该技术来

java消消乐源码适用于 Android 的出色 Kotlin 库 适用于 Android 的精彩 Kotlin 库和项目的精选列表。 如果你想贡献，请阅读。 内容 用户界面 - 查看 Android 的注入库。 - Android View Model 绑定框架，使用kotlin 编写，基于anko，简单但功能强大。 - 受 React 启发的 Android 最小 UI 库。 - 不要再次编写 RecyclerView 适配器。 甚至不是 ViewHolder！ - 受 React 启发的 Android 最小 UI 库。 - 用于创建没有任何 XML 的 Material Design 导航抽屉的 DSL。 工具箱 - 愉快的Android应用程序开发。 公用事业 - Kotlin Android 库，使 Kotlin 中的偏好使用变得简单而有趣。 - Kotlin Android 库，使用具有绑定到 SharedPreferences 的字段的对象，使 Kotlin 中的首选项使用变得简单而有趣。 - 一系列有用的 Android 扩展方法。 - 适用于 Android 的 K

使用faceapi.js实现的人脸识别，有动态视频检测的，也有图片检测的，有需要的同学可以下载来看看，记得要在本地服务器上打开你的网页才能使用

我们将看到如何使用dlib从图像中提取人脸嵌入并将其可视化。 在python笔记本中运行代码以生成嵌入。 #Run下面的命令以可视化tensboard。 将logdir路径替换为您的自定义路径 tensorboard --logdir = /用户/ anshu / meet-up / internship / recognition / face-embeddings / embeddings-logs / --port = 6006

PRO-FACE触摸屏组态软件-01rar,PRO-FACE触摸屏组态软件-01

使用Haar-Cascade分类器，OpenCV和Python的人脸识别 使用Python和OpenCV简单人脸识别算法 博客 要求 Python 3.6 pip install opencv-contrib-python 大纲 该项目包括3个部分，分别是： 创建数据集（face_datasets.py） 训练模型（training.py） 人脸识别（face_recognition.py） 怎么跑？ 确保具有可执行权限。 （chmod 777。） pip install -r requirements.txt 请确保您在同一目录中有名为“数据集”和“培训师”的文件夹。 （可选，我已经放置了代码，因此如果不存在它将创建它。） 在命令行中运行face_datasets.py以将您的面部图像作为数据集。 不要忘记为每个人的脸部设置唯一的ID（您需要每次都编辑代码，或者只是将id