libfacedetection 这是一个用于在图像中基于CNN的人脸检测的开源库。 CNN模型已转换为C源文件中的静态变量。 源代码不依赖于任何其他库。 您只需要一个C ++编译器。 您可以使用C ++编译器在Windows，Linux，ARM和任何平台下编译源代码。 SIMD指令用于加快检测速度。 如果您将Intel CPU或NEON用于ARM，则可以启用AVX2。 在目录./models/中也提供了模型文件。 examples / detect-image.cpp和examples / detect-camera.cpp显示了如何使用该库。 该库通过进行了培训。 如何使用代码 您可以将目录src /中的文件复制到您的项目中，然后将其编译为项目中的其他文件。 源代码是用标准C / C ++编写的。 应该在任何支持C / C ++的平台上进行编译。 一些技巧： 请在复制fa

tensorRelightingDemo.m 演示了使用笛卡尔张量基础进行面部表观 BRDF (ABRDF) 估计和随后的重新照明。 给定在不同点源照明下的几张人脸图像，包含的 ABRDF 估计代码可以对它们进行插值和外推以生成新图像。 如果您发现此代码有用，请引用以下论文： Ritwik Ku​​mar、Angelos Barmpoutis、Arunava Banerjee、Baba C. Vemuri，“使用张量样条对人脸进行非朗伯反射建模和形状恢复”，IEEE 模式分析和机器智能交易 (PAMI)，2009 年。 http://seas.harvard.edu/~rkkumar/ 请注意，在上面的论文中，我们提出了一种将每个像素的笛卡尔张量与空间样条相结合的方法。 该代码中不包含论文的样条部分，但即使没有它，提供的代码也可用于重新照明，尽管在输入图像数量较少时重新照明质量会有所

face_detection_and_recognition face++,百度ai,虹软,face_recognition 实现人脸检测 人脸识别 里面有face++,百度ai,虹软,face_recognition四个文件夹，其中除了face_recognition是python免费的一个库安装好响应的库直接运行就好，另外三个需要填入相关申请的信息id和key。 分别对应着相应的人脸检测和人脸识别模块。 face++ 做的人脸识别应该是我目前接触到的效果最好的了。这家公司也是个独角兽，专门做人脸识别这块的，返回的照片的信息很全，也好调用。不过只提供在线的，不提供离线sdk没法做一些实时性的东西。 博客 百度AI 我感觉百度是BAT三家里面AI能力最强的了，在图像和语音的处理上面是很强的，很全面。百度AI里面功能齐全，提供的语言也是很多。唯一不太好的是目前对python3不是很支持，还是

AWS认可 该演示演示了AWS“ Rekognition”面部和图像识别API以及“ Polly”语音合成API。 它使用JPEG相机库从您的PC /设备机载相机拍摄照片，并将面部数据发送到Amazon进行比较和识别。 先决条件 您将需要在开发机器上安装Ruby （注意：不是Ruby on Rails，只是普通的Ruby语言） 。 此应用程序使用轻量级Sinatra框架来完成所有后端繁重的工作。 在运行此Web应用之前，您需要使用您的Amazon IAM密钥和机密在项目文件夹中设置一个.env文件。 export AWS_KEY= export AWS_SECRET= 如果您使用的是Linux / OS X，则只需在终端或外壳程序中运行以上命令即可设置环境变量。 Windows用户可以在其DOS提示符

该代码工程更新了人脸更新以及搜索功能，完善了签到系统。

真的气不过他们。理论研究应当秉持自由公开的原则，大家应该相互讨论，相互学习。由于没有办法设置成免费，所以这里我给了最低的分数。因为没有办法上传重复的资源，我自己添加了一个文本文件（数据文件只有一个mat文件）。

Face++上面的例子太少了。自己写了个比对的。

matlab实现的基于pca的简单人脸识别，在训练样本上使用pca建立特征空间，计算测试样本在特征空间投影点与训练样本投影点的距离来匹配。

face++的c# For Unity3d

Unity上可用的Face++的DLL，亲测可用