基于全同态加密的安全人脸识别系统 本人个人主页： 指导老师：陈智罡(Zhigang Chen), 个人网站： 本项目获得第十二届全国大学生信息安全竞赛国家级二等奖。 特点说明： 随着人脸识别技术广泛使用，人脸数据安全问题的严重性也日益增长。 我们采用了全同态加密的方法来保证数据的安全性。 全同态加密：全同态加密支持加密域中密文的计算。那么全同态加密的提出就能够很好的解决计算隐私的问题。我们都知道人脸识别或者说机器学习甚至是整个人工智能，归根到底都是统计数学方法，那么就避不开计算，如此一来，我们就可以先用公钥将数据进行加密，加密后的密文进行数据传输和数值计算，计算结果还是为密文，用户收到密文结果后用私钥进行解密。这样就很好的保证了数据的隐私安全性。 项目难点： 1、Python和C++的跨平台开发，密码学的全同态加密算法采用C++语言编写，人工智能中的人脸识别算法采用Python编写； 2、

JavaScript人脸识别库Face-api.js的示例，无需安装nodejs，iis本地直接看效果。注意调用摄像头不能用IP访问，只能localhost，远程预览需要HTTPS；iis无扩展名文件若出现404，需在mime类型中添加扩展名【.】类型【application/octet-stream】。

opencv_face_detector_uint8.pb

​ 使用dlib的shape_predictor_68_face_landmarks模型，进行眨眼+张嘴的活体检测。包含face_recognition库各种功能是使用样例 使用dilb、face_recognition库实现，眨眼+张嘴的活体检测、和人脸识别功能。包含摄像头和视频 里面涉及到的 video\face13.mp4 的视频，可以自己录制个视频进行测试，我这边把视频给删除了

面罩示例 概述 环境 演示视频 演示 WebGL WebGL（使用 sp_human_face_68_for_mobile.dat） Android 手动的

3DDFA_V2.5原本人脸检测器是facebox， facebox在脸部超过一半被遮挡时效果较差， 人脸检测器换成yolov5-face，yolov5-face在脸遮挡超过一半时关键点不太准确。 图片处理是imageio，换成opencv。 demo_cam_v5face.py yolov5-face 依赖项： models，加载模型用 yolov5_face，人脸检测器。

面表情 可以模仿您表情的语音聊天机器人。 这是一个Unity项目（仅适用于Android），其中包含两个模块。 其中之一是FaceTracking ，它使用和检测面部表情，将其转换为模型并gif。 另一个是AI （聊天机器人） ，它使用 ， 和进行语音聊天。 English | 发布 建立 从或下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat （面部地标检测器）和Facemoji_Plugins_Assets_1.5.0.unitypackage （简化的OpenCV，Dlib，Live2D和Iflytek Assets库）。 git clone htt

前言 人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实的环境中的准确率有多少呢？我没有这方面的数据，但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在虽然有一些商业应用如员工人脸识别管理系统、海关身份验证系统、甚至是银行人脸识别功能，但是我们可以仔细想想员工人脸识别管理，海关身份证系统的应用场景对身份的验证功能其实并没有商家吹嘘的那么重要，打个比方说员工上班的时候刷脸如果失败了会怎样，是不是重新识别一下，如果还是误识别，或是识别不出，是不是就干脆刷卡或是其他方式登记上班，然后骂一句他娘的，本人那

人脸识别模型 该软件包仅包含使用的模型。 有关更多信息，请参见 。 这些模型由（ 创建，并在公共领域或CC0 1.0 Universal下获得许可。 请参阅许可。

VGG-FACE 深度神经网络的训练数据集，需要自己运行python代码下载。