Face recognition from camera with Dlib Introduction Detect and recognize single/multi-faces from camera; 调用摄像头进行人脸识别，支持多张人脸同时识别; 摄像头人脸录入 / Face register 请不要离摄像头过近，人脸超出摄像头范围时会有 "OUT OF RANGE" 提醒 / Please do not be too close to the camera, or you can't save faces with "OUT OF RANGE" warning; 提取特征建立人脸数据库 / Generate database from images captured 利用摄像头进行人脸识别 / Face recognizer 当单张人脸 / When single-face:

AI智能识别面相hc_face

matlab眼睛识别源码 # PyData 教程创建此存储库的目的是让参加 PyData 教程的人员在本教程之前查看代码。 本 OpenCV 教程基于 3.0.0 版本 眨眼间用 OpenCV 构建人脸识别系统 这个笔记本是在 PyData 会议期间为教程创建的： 作者：来自 Qualogy Solutions 的 Rodrigo Agundez 地点：阿姆斯特丹，Papaverweg 265 日期：2016 年 3 月 12 日星期六 时间：16:15 房间：2 本教程的目标是使用 opencv 库构建一个简单的人脸识别系统。 本教程分为三个部分： 使用 OpenCV 的图像和视频的基本处理技术。 构建我们的图像数据集。 训练 OpenCV 提供的分类模型。 识别模型从未见过的图像。 从实时视频源中识别人脸。 尝试欺骗人脸识别以对其他类型的物体进行分类。 关于 OpenCV OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。 该库包括一套全面的经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。 这些算法可用于： 检测人脸 识别面Kong 识别对象 对视频中的人类行为进行分类 跟踪相机移动

matlab开头代码

ViewFaceCore 示例程序： 已发布至： 当前版本： 0.3.4 :star: ，关于 这是一个使用超简单的C＃人脸识别库。 此包是开源的，且免费，无限制的提供您使用，或作为商业行为。 如果你觉得此项目还不错，可以请作者喝果汁，或者买瓶霸王洗发水。 :blue_book: ，API文档 一，使用 创建你的.NET应用，和你的.NET版本需要满足以下条件： .NET标准> = 2.0 .NET Core> = 2.0 .NET Framework> = 4.6.1 ^ 2 使用Nuget安装ViewFaceCore 作者：查看 版本：最新 此Nuget包会自动添加依赖的C ++库，以及最精简的识别模型。

人脸特征点检测和三角变化以及morph最后的视频合成程序

Face-Detection 中文介绍 本项目包含了一些人脸识别相关的例程。包括了人脸检测，人脸识别，人脸打码等。 参考的他人项目有： 我的CSDN博客写了更加详细的过程： 文件说明 .py是python的可执行程序。 .html是做的一个UI界面。 .xml是人脸识别的库。 .jpg是做人脸识别时对照的人脸照片。(某些问题删掉了，请换上自己的吧) 相关准备说明 安装opencv-python库，你可以去网上查如何下载。 安装face_recognition库，pip install face_recognition 找到 haarcascade_frontalface_default.xml 包 使用说明 安装了相关的包后，这些Python程序就可以直接运行了。注意人脸识别需要你自己放几张照片进去，并改好相应的名字。 如果想要看到一个好看的UI界面，可以双击这个网页文件，我使用的是Chr

人脸识别论文，手动翻译，花费两天时间希望可以帮助到大家 DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks Yi Sun1 Ding Liang2 Xiaogang Wang3,4 Xiaoou Tang1,4

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