FaceLandmarksDetection：查找图像中的面部特征，例如面部轮廓，眼睛，嘴巴和鼻子

完美实现Android相机的所有功能，包括拍照，录像，人脸识别。

video-face-3d 人脸工具包大杂烩，主要整合了近年来的SOTA的一些方法，包括视频人脸追踪，68关键点检测，三维人脸3DMM参数标注，shape-from-shading等 依赖 pytorch 0.4.1以上 tensorflow 1.0 以上 neural_renderer_pytorch 安装 安装本代码前请先确保安装了pytorch,tensorflow以及neural_renderer_pytorch neural_renderer_pytorch安装说明 如果你是Linux或者Mac用户，请直接pip install neural_renderer_pytorch 如果你是Windows10用户，请参考 进行安装 下载本代码依赖的静态资源文件，解压到/VideoFace3D/data，下载链接，密码 rle5 推荐使用develop模式安装代码 python se

MATLAB典型代码 （示例面部检测结果来自anXDdd。） 项目4：带有滑动窗口的人脸检测 简短的 截止时间： 1月1日，晚上11:59。 所需文件：results / index.md和代码/ VL Feat Matlab参考： 先决条件 安装tqdm： conda install -c conda-forge tqdm 概述 滑动窗口模型在概念上很简单：将所有图像块独立地分类为对象或非对象。 滑动窗口分类是对象检测的主要范例，特别是对于一个对象类别-面Kong-它是计算机视觉最引人注目的成功之一。 例如，现代相机和照片整理工具具有出色的人脸检测功能。 这些成功的面部检测（通常是对象检测）可以追溯到有影响的工作，例如和。 您可以查看这些文件，以获取有关如何实现检测器的建议。 但是，对于该项目，您将实现的更简单（但仍然非常有效！）的滑动窗口检测器。 Dalal-Triggs不仅着重于学习，还更着重于表示，并介绍了类似于SIFT的梯度直方图（HoG）表示（如右图所示）。 因为您已经实现了SIFT描述符，所以不会要求您实现HoG。 但是，您将负责其余的检测管道-处理异构训练和测试数据，训

This data is a subset of CMU_PIE face database, which contains 7576 images of 68 persons. For each person, all frontal images are taken from four subsets in an orderly way: expression subset,illum subset,lights subset and talking subset. Each image is cropped to the size 112x100 from the original image by using the software face++.

对标商汤和face++的人脸识别关键点/人脸特征点，无抖动和对环境有很好的鲁棒性。

最近想做一个有关人脸识别的项目，想先用face_recognition试试手，毕竟是号称最简单的人脸识别库了，但是在安装的时候会有各种报错，间断性的忙活了两天，终于搞定了，记一篇笔记以供后来者。 首先说一下我的环境，目前我使用的是Anaconda3和pycharm。 主要参考了这篇博文： python—–windows下安装face_recognition库 一、安装visual Studio 首先安装一个VisualStudio，后期编译dlib什么的需要这个环境。 可以通过这个链接直达官网 VIsualStudio官网 在官网点击安装，下下来一个VisualStudio Installer

最后更改 新许可证Apache 2.0代替GPLv3 添加了新的参数“批处理大小”-在多个连续帧上同时检测。 它可以在功能强大的GPU上提高处理速度。 适用于Darknet和TensorRT后端，但可能会增加一些延迟 新影片！ 使用YOLO v4进行车速计算（感谢 ） YOLO v4迈向ADAS的第一步 多目标（多个对象）跟踪器 1.可以使用具有不同的detectorType值的功能创建对象检测器： 1.1。 根据背景扣除：内置Vibe（跟踪：: Motion_VIBE），SuBSENSE（跟踪：: Motion_SuBSENSE）和LOBSTER（跟踪：: Motion_LOBSTER）； 来自MOG2（tracking :: Motion_MOG2）； MOG（跟踪:: Motion_MOG），GMG（跟踪:: Motion_GMG），并从CNT（跟踪:: Motion_CNT

ESP32-CAM的Alexa人脸识别 基于ESP32-CAM的人脸识别解决方案，可触发Alexa例程。 该存储库的目的是基于ESP32-CAM识别出的人脸来启动Alexa服务中的例程。 它基于此存储库： : 我对代码进行了几处更改： 代码中的其他注释。 在camera_index.h中使用可读HTML / Javascript代码（使更改内容更容易）。 更改了Javascript代码，使其也可以与Safari Web客户端（已删除的音频界面）一起使用。 允许通过和不通过Web套接字连接客户端的情况下进行人脸检测。 添加了根证书和代码以请求每个可识别面Kong的URL。 使用内置的LED来显示是否检测到脸部，并提供额外的光线以更好地进行检测。 封闭的内存泄漏可释放使用的缓冲区。 可在找到有关Espressiv的ESP-Face组件的背景信息。 通常，人脸识别过程

人脸识别 这个python程序可以识别你的脸！ 该程序只需要每个人的一张照片即可识别他们。 将您的照片添加到“ Images directory或者您可以在PC的任何位置使用any other floders 。 运行main.py文件。 运行main.py ，将要求您输入path 。 您应该输入正确的路径，否则程序将终止。 您使用的图像应具有适当的名称，例如： yourname.jpg/png因为该程序将文件名假定为该person's name 。 如果一切正常，这将打开您的webcam 。 一旦检测到您的脸，就会出现一个绿色的边界框，以及您在jpg / png文件中使用的名称。 此外，您的姓名也会与时间一起显示在终端中。 要停止程序，请在终端中按ctrl+C 可以使用任何中断程序执行的命令。 要求 使用的库： 库是一部分库。 但是某些wheel version需要