人脸识别_使用_深度学习 在这个项目中，我们将使用以下方法开发人脸识别： OpenCV Python 深度学习 我们将使用深度度量学习概念进行人脸识别 以下是创建人脸识别项目的步骤：步骤1：安装所需的库1.安装dilb -pip安装dlib 2.安装face_recognition包-pip安装face_recognition 3.安装imutils -pip安装imutils 步骤2：创建目录结构，如下所示： 步骤3：训练人脸识别模型-为数据集中的每个面Kong创建128维嵌入-使用这些嵌入来识别图像和视频流中字符的面Kong我们当然可以从头开始训练网络，甚至可以微调现有模型的权重，但这对许多项目而言可能是过大的杀伤力。 此外，您将需要大量图像来从头开始训练网络。

提供了一个人脸视频，训练好的人脸检测模型和人脸关键点检测模型，以及一个人脸关键点检测的工程

人脸口罩识别tflite模型

支持python3.6win10的dlib安装包 安装方式： pip install dlib-19.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 支持python3.6的face_recognition pip install face_recognition-1.2.2-py2.py3-none-any.whl pip install opencv_python-4.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

Face-Recognition_Flutter：使用Flutter和Firebase ML Kit的示例人脸识别应用程序

FaceAPI 笔记 这是使用最新的TensorFlow / JS更新的face-api.js ，因为原始的face-api.js与tfjs 2.0+不兼容。 从2020年3月22日发布的版本0.22.2分叉 当前基于TensorFlow/JS 3.2.0 为什么？ 因为我需要不会与我在项目中使用的较新的TFJS 2.0版本冲突的Face-API 由于原始的Face-API是开源的，因此我也发布了此版本 不幸的是，对于原始的Face-API而言，对于简单的拉取请求而言，更改最终变得太大了，并且最终变成了完整的版本 差异性 与TensorFlow/JS 2.0+ & 3.0+兼容 与WebGL ， CPU和WASM TFJS浏览器后端兼容 与tfjs-node和tfjs-node-gpu兼容TFJS NodeJS后端 将所有用于TypeScript类型检查的类型转换更新为TypeScri

ORL人脸数据库， 文件不大，需要的可以下载。

这是用CMake编译好的dlib库，用到Visual Studio2017里,，配置一下，可以直接用。搜到这个资源的你，相信你知道dlib是用来干嘛的。以上。

这个文件face_landmark_model.dat可能下载不了，下载文件直接本地解压，拷到你的编译目录（build），记住testdata以这个build目录中。

zed_face ##目录结构。 ├──boot_img ----------------------------- zedboard SD卡中的启动文件├──检测------ -------------------------人脸检测模块├──驱动程序----------------- -------------- PL驱动├──dts ------------------------------ ----设备树原始码和编译├──face_recogition ----------------------人脸识别模块├──fpga ------- -------------------------- FPGA设计├──linux-digilent ---------------- ------- linux子模块├──mjpeg-streamer-182 ---------------