Aggregate Channel Features for Multi-view Face Detection英文原文加翻译 断断续续翻译了将近一周。。翻译的不好不要打我QAQ

一个基于Face_Recognition的python人脸识别项目完整示例代码，所有代码基于python实现。python 3.6版本，有不懂的同学下载后里面有链接地址，我可以提供具体指导。

包含了213幅（每幅图的分辨率：256像素×256像素）日本女性的脸相，每幅图像都有原始的表情定义。共10个人，每个人有7种表情（中性脸、高兴、悲伤、惊奇、愤怒、厌恶、恐惧），每种表情各三张

基于神经网络的人脸识别/检测MATLAB模型，做好了一个GUI，先进行神经网络的训练，然后可以选择一张含有人脸的图片，即可以进行人脸识别/检测。

基于MATLAB的人脸眼睛嘴巴检测，内涵说明书，摘要，代码等，同时含有自制神经网络训练集的代码（用户运行代码做出表情代码自动归类训练集合），主代码通过先检测脸部特征，后综合检测眼睛张开关闭+嘴巴张开关闭判定人脸是否处在疲劳状态，代码本人已经调试运行无误。

lfw_face数据集_193M(百度云链接) lfw_face数据集_193M(百度云链接) lfw_face数据集_193M(百度云链接)

seetaface人脸识别windows java实现

使用的是opencv3.4.1版本。face_recognition可以使用apt-get install 安装，这也是为什么用ubuntu的原因。有问题欢迎留言讨论。

博客地址：https://blog.csdn.net/wen_fei/article/details/80261047 人脸识别源代码，包括使用opencv、dlib和cnn实现的人脸检测、opencv实现的人脸对齐以及vgg-face的人脸特征提取等，最后余弦函数计算相似度，并提供flask部署代码，可以放在服务器上远程调用

《About Face 4: 交互设计精髓》是《About Face 3：交互设计精髓》的升级版，此次升级把全书的结构重组优化，更加精练和易用；更新了一些适合当下时代的术语和实例，文字全部重新编译，更加清晰易读；增加了更多目标导向设计过程的细节，更新了现行实践，重点增加 移动和触屏平台交互设计，其实《About Face 4: 交互设计精髓》多数内容适用于多种平台。 《About Face 4: 交互设计精髓》是一本数字产品和系统的交互设计指南，全面系统地讲述了交互设计的过程、原理和方法，涉及的产品和系统有个人计算机上的个人和商务软件、Web 应用、手持设备、信息亭、数字医疗系统、数字工业系统等。运用《About Face 4: 交互设计精髓》的交互设计过程和方法，有助于了解使用者和产品之间的交互行为，进而更好地设计出更具吸引力和更具市场竞争力的产...