联合人脸检测与对准的多任务级联卷积网络ppt，介绍了人脸检测与人脸识别的发展历程以及相关应用，重点介绍了MTCNN的原理用法以及实验评判标准等

mtcnn实现人脸检测，使用的haar人脸特征分类器，FaceNet实现人脸识别； 使用PyCharm可直接打开，开箱即用 使用了FaceNet的预训练模型，因为模型资源过大，我分开上传了，可在我的个人主页找到对应预训练模型下载，放在项目中对应的mtcnn-FaceNet\models的每个目录底下即可； 人脸数据库初始化的人脸数据是我在网上找到明星照片，使用mtcnn和Haar从mtcnn-FaceNet\dataset\images文件夹中所有文件提取人脸，放在mtcnn-FaceNet\dataset\emb_face目录下，使用提取到的人脸训练自己的模型，生成mtcnn-FaceNet\dataset\emb\faceEmbedding.npy这个模型，使用FaceNet从mtcnn-FaceNet\dataset\test_images文件夹找到需要识别的人脸图片，进行识别；

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 ---------------

人脸识别技术是身份认证的重要方式。旨在设计算法识别身份证人像与待检人像是否为同一旅客。使用卷积神经网络进行人脸识别算法的研究。使用检测人脸后计算人脸特征间欧式距离的方式进行算法设计,最终达到95%的正确率。结果表明,Faster R-CNN算法能较精准地检测人脸,VGG-Net可以较好地提取人脸特征值。

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基于mxnet的retinaface人脸检测和MobileFaceNet,ArcFace人脸识别 包含模型可直接运行

C#视频人脸识别画框 运行程序有相关代码说明 动态画框。识别视频上人脸部位

Python快速实现人脸检测 https://xercis.blog.csdn.net/article/details/108004514

C#版人脸检测与人脸识别

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