Tiny Face Detector in TensorFlow 小脸检测 A TensorFlow port(inference only) of Tiny Face Detector from authors' MatConvNet codes[1]. Requirements Codes are written in Python. At first install Anaconda. Then install OpenCV, TensorFlow.

自然环境下极小众多的人脸人头检测，用于多目标远近人脸检测和车站、公共场所数人头。以包含训练好的模型文件。

面部防喷雾剂 使用CASIA-SURF CeFA数据集， 和脸反欺骗任务解决方案。 模型 M，参数 计算复杂度，MFLOP 红绿蓝 深度 红外 损失函数 最佳LR 最低ACER（CASIA-SURF值） 快照 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0242 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0174 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 交叉熵 1e-7 0.0397 下载 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 失焦 3e-6 0.0066 下载 MobileLiteNet 0.57 270.91 :check_mark: :cross_mark: :cross_m

渐变折线 本机用于在Android的Google地图上创建渐变折线的用例。 由于它不是Google Maps Android SDK中的内置API。 案例分析 如果要在Andoird Google Maps的两个位置之间创建渐变折线，则将无法执行此操作，因为根据此注释，它不是Android Google Maps SDK中的内置API。 这使我尝试是否可以本地实现，否则将很难实现。 我发现，在6小时之内，它可能会翻倍，您只需要开箱即用地考虑一下，然后尝试一下。 如何创建GradientPolyLine类？ 由于我们将要实现自己创建渐变颜色的功能，因此我们应该知道如何以编程方式创建渐变颜色。 但是，在更深入地研究它之前，我们想提一下，要能够绘制渐变多段线，我们首先应该具有用于​​绘制渐变多段线的路线-坐标列表。 在assets文件夹中，您将找到一个route.json文件，其中包含指示

锁定/解锁Ubuntu OS 介绍 我们可以使用面部识别来锁定和解锁我们的Ubuntu系统（目前仅在Ubuntu上）。 关于实施的文章 演示版 要求 安装在本地计算机中所需的库下面。 python 3.7 的opencv 4.1.0 麻木 人脸识别 sudo apt-get安装gnome-screensaver sudo apt-get安装xdotool 快速开始 我使用了三个python文件来解决此问题。 face_generate.py这将检测到您的脸并将其保存在数据集文件夹中，然后将使用您的名字创建新文件夹。 face_train.py这个python文件将打开数据集文件夹并

whl1.3安装face_recognitionface_recongnition一般要配合opencv一起使用人脸识别人脸识别（一）检测两张图片是否为同一个人

从视频中识别、裁剪和保存人脸作为图像 有关技术细节，请查看相关！ 如果您需要具有超高精度的专业人脸检测和识别项目，请联系。 快速演示 人脸正在跟踪、裁剪和保存为视频中的图像 从具有适当路径层次结构的视频中保存图像 理论 如果您想研究面部识别或面部检测的某些方面。 您想要的一件事是可用于您的系统的各种面Kong。 您可以通过此程序创建自己的人脸检测/识别数据库。 从视频中识别人脸，裁剪并将它们保存为适当路径层次结构下的图像。 一旦我们获得了人脸数据，我们就需要在我们的程序中读取它。 在演示应用程序中，我决定从一个非常简单的 CSV 文件中读取图像。 为什么？ 因为这是我能想到的最简单的独立于平台的方法。 但是，如果您知道更简单的解决方案，请与我联系。 基本上所有 CSV 文件需要包含由文件名后跟 ; 组成的行。 后跟标签（作为整数），组成如下一行： /path/to/image.e

Python与Face++实现简易人脸识别考勤系统的源码，代码完整，可运行 运行环境：Python版本：IDLE (Python 3.9 64-bit) 代码编译器：Visual Studio Code

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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、