面部分析仪 此Android应用程序的目的是使用Microsoft Face API不仅检测图像中的单个面Kong，而且还提供有关每张面Kong的面部属性的信息，例如情绪，估计的年龄，性别等。 此应用程序的可能应用是在游乐园，教室和住宅中。 游乐园除了可以分析乘车前后人们的情绪外，还可以使用该应用根据年龄和其他属性收集有关乘车人群的类型的数据。 此外，该应用程序可在教室中用于分析教给学生的脸部。 然后，教师可以查看有关情绪的数据，以查看学生是否能够理解，享受或不喜欢这堂课。 最后，该应用程序的另一个应用程序是在住宅中，看护人可以定期使用该应用程序确定患者的情绪并将其存储在数据库中，以便以后进行分析。 用法： 该应用程序非常易于使用：第一页包含两个按钮-一个用于拍照，另一个用于处理图片。 因此，该应用需要相机许可。 拍照后，您可以按“处理”按钮，该应用程序将使用AsyncTask和Mi

自己编写camera（非调用本地相机）实现camera preview, take picture, save image等功能。按下button后可以检测人脸，并标识出人的眼睛和鼻子。

ncnn在Android的一个测试，包含了人脸检测(face detection)，人脸属性(face attributes)，人脸识别(face recognition)。车辆检测(Vehicle detection)，车牌检测(plate detection)，车牌识别(plate recognition)；人头检测(head detection)的流程 ncnn_android_face_vehicle ncnn在Android的一个测试,包含了人脸检测(face detection),人脸属性(face attributes),人脸识别(face recognition);车辆检测(Vehicle detection),车牌检测(plate detection),车牌识别(plate recognition);人头检测(head detection)的流程 致谢 NCNN:https://github.com/Tencent/ncnn MobileNetSSD_Demo_AndroidNCNN:https://github.com/chentyjpm/MobileNetS

使用Pytorch进行人脸识别 Python 3.7 3.6 3.5 地位 这是pytorch中Inception Resnet（V1）模型的存储库，已在VGGFace2和CASIA-Webface上进行了预训练。 使用从David Sandberg的移植的参数来初始化Pytorch模型权重。 此回购中还包括用于推理之前的人脸检测的MTCNN的有效pytorch实现。 这些模型也经过预训练。 据我们所知，这是最快的MTCNN实现。 目录 视频流中的人脸跟踪 使用新数据微调预训练模型 Facenet-PyTorch中的MTCNN指南 人脸检测套件的性能比较 FastMTCNN算法 与Docker一起运行 在您自己的git项目中使用此仓库 将参数从Tensorflow转换为Pytorch 参考 快速开始 安装： # With pip: pip install facene

基于adaboost算法，haar like特征的人脸检测

matlab快速非支配算法代码 （示例面部检测结果来自anXDdd。） 项目4：带有滑动窗口的人脸检测 VL Feat Matlab参考： ＃＃概述 滑动窗口模型在概念上很简单：将所有图像块独立地分类为对象或非对象。 滑动窗口分类是对象检测的主要范例，特别是对于一个对象类别-面Kong-它是计算机视觉最引人注目的成功之一。 例如，现代相机和照片整理工具具有出色的人脸检测功能。 这些成功的面部检测（通常是对象检测）可以追溯到有影响的工作，例如和。 您可以查看这些文件，以获取有关如何实现检测器的建议。 但是，对于该项目，您将实现的更简单（但仍然非常有效！）的滑动窗口检测器。 Dalal-Triggs不仅着重于学习，还更着重于表示，并介绍了类似于SIFT的梯度直方图（HoG）表示（如右图所示）。 因为您已经实现了SIFT描述符，所以不会要求您实现HoG。 但是，您将负责其余的检测管道-处理异构训练和测试数据，训练线性分类器（HoG模板），并使用分类器以多个比例对数百万个滑动窗口进行分类。 幸运的是，线性分类器结构紧凑，训练Swift，执行速度快。 线性SVM还可以训练大量数据，包括开采的硬底

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。

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

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

本文在系统地整 理分析了人脸检测领域内的相关文献之后，从速度的角度将人脸检测的各种算法大致划分为 初始期，发展期，转折点和综合期等四类，并在此基础上进行了全新的总结和论述，最后给 出了人脸检测研究的一些可能的发展方向。