使用Pytorch进行人脸识别 Python 3.7 3.6 3.5 地位 这是pytorch中Inception Resnet（V1）模型的存储库，已在VGGFace2和CASIA-Webface上进行了预训练。 使用从David Sandberg的移植的参数来初始化Pytorch模型权重。 此回购中还包括用于推理之前的人脸检测的MTCNN的有效pytorch实现。 这些模型也经过预训练。 据我们所知，这是最快的MTCNN实现。 目录 视频流中的人脸跟踪 使用新数据微调预训练模型 Facenet-PyTorch中的MTCNN指南 人脸检测套件的性能比较 FastMTCNN算法 与Docker一起运行 在您自己的git项目中使用此仓库 将参数从Tensorflow转换为Pytorch 参考 快速开始 安装： # With pip: pip install facene

适合人群：开发软件人群、学生党、参加比赛。 操作步骤 该信息管理系统由管理员端和用户端两部分组成。用户端有老师和学生两种 角色。管理员端：管理员可以通过 web 端登录操作相关信息。比如管理员登录 phpMyAdmin 对数据库进行相关表的操作，网站管理员对新闻进行发布与修改， 以及在后台管理对学校的相关用户进行注册，添加人脸图片等。 学生端登录成功后，可以进行签到，查看课表，查看课件，查看成绩，评价 课程，备忘录，设置，新闻浏览与通知等操作。 教师端登录成功后，可以进行签到设置，上传课件，录入成绩，评教结果， 备忘录，设置，新闻浏览与通知等操作。

IJB-B是人脸识别一个重要的评测数据集，关于该数据集的描述可参考这篇论文

这是用于获取 res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel 的训练过程的简要说明。该模型是使用 SSD 框架创建的，使用 ResNet-10 之类的架构作为主干。 ResNet-10 卷积层中的通道数 w

Python人脸识别考勤打卡系统 语言：Python 系统要求：Win10, Win7, Mac, Linux 数据库：自带免安装版无密码数据库 基本功能健全 源码压缩包

网上有很多人脸数据库，但大部分是未经裁剪处理的，不能直接用于人脸识别试验。而整个网络也几乎找不到人脸裁剪/人脸裁切的工具，广大初入人脸识别研究领域的人不知如何入手。 该程序是为人脸识别研究实验人脸预处理阶段而开发的半自动人脸裁剪/人脸裁切系统，因为大部分人脸数据库都是未经裁剪/裁切的，而去除背景是人脸识别预处理的重要一步。 采用OpenCV+MFC制作，不提供源代码。用到的同学可以下载。 敬告：因为本程序读取.tif格式图像使用OpenCV函数，而.tif格式本身的复杂性导致没有通用的读取函数，故对有些特殊格式的.tif图像可能会出问题。

基于地标检测和跟踪的 JavaScript/WebGL 轻量级健壮的人脸跟踪库 这个 JavaScript 库从使用 WebRTC 捕获的网络摄像头视频源实时检测和跟踪人脸。 然后可以为增强现实应用覆盖 3D 内容。 这个库是轻量级的，它不包含任何 3D 引擎或第三方库。 我们希望保持它与框架无关，因此库的输出是原始的：如果检测到人脸，检测到的人脸的位置和比例以及旋转欧拉角。 面部标志位置也在神经元网络输出中。 检测到的关键点的数量和神经元网络的准确度/权重之间仍然存在平衡：关键点越少，检测准确度越好，因为神经元网络可以更加集中。 目录 引擎盖下 兼容性 执照 参考 特征 以下是该库的主要功能： 人脸检测， 人脸追踪， 人脸旋转检测， 面部标志检测， 多人脸检测和跟踪， 在所有照明条件下都非常坚固， 具有高清视频能力的视频采集， 移动友好。 建筑学 /demos/ :

人脸识别（pfe） django中使用opencv、imutils、scikit-learn等实现人脸识别识别 在本地运行 系统上应安装Python3 。 安装依赖： install django and all models 使用git clone repository_url从 github git clone repository_url 在您的项目文件夹中移动并运行下面给出的命令： python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py runserver 不要忘记在数据集文件夹中添加您的简单：例如： dataset --> ........ Laaboudi --> ................ id_1.png ................ id_2.png .....

来自github的zllrunning的face-parsing.PyTorch项目，这个是此项目的预训练模型（pre-trained model）, 原链接是放在google drive的... 当用于Simswap的时候, 请把这个文件解压缩后放进目录：./parsing_model/checkpoint/

android-draw-happy-face.7z