Android人脸检测 概述 这是Google人脸检测API的示例演示，它可以一次检测多张人脸。 演示版 要求 安装了Android Studio 3.0或更高版本。 此设备上安装了Google Play服务版本11.4.0或更高版本。 人脸检测概念概述 Google Face API仅提供人脸检测功能，而不提供人脸识别功能。 它具有查找地标的能力，例如左眼，右眼和鼻根。 。

基于卷积神经网络的表情识别

张量流 人脸检测MTCNN算法，采用tensorflow框架编写，从理解到训练，中文注释完全，含测试和训练，支持摄像头，代码参考 ，相应地减少了尺寸和优化。 模型理解 是目前比较流行的人脸检测方法，通过人脸检测可以进行更精准的人脸识别。模型主要通过PNet，RNet，ONet三个网络级联，一步一步精调来对人脸进行更准确的检测。论文中的模型图如下： 接下来我会从我在训练中的理解来解释MTCNN模型都干了什么。三个模型要按顺序训练，首先是PNet，然后RNet，最后ONet。 PNet： PNet是全卷积网络，主要为了应对不同输入尺度，层数很浅，主要作用是重新多的把人脸框都选进来，宁愿错误拿来好

FaceAPI 笔记 这是使用最新的TensorFlow / JS更新的face-api.js ，因为原始的face-api.js与tfjs 2.0+不兼容。 从2020年3月22日发布的版本0.22.2分叉 当前基于TensorFlow/JS 3.2.0 为什么？ 因为我需要不会与我在项目中使用的较新的TFJS 2.0版本冲突的Face-API 由于原始的Face-API是开源的，因此我也发布了此版本 不幸的是，对于原始的Face-API而言，对于简单的拉取请求而言，更改最终变得太大了，并且最终变成了完整的版本 差异性 与TensorFlow/JS 2.0+ & 3.0+兼容 与WebGL ， CPU和WASM TFJS浏览器后端兼容 与tfjs-node和tfjs-node-gpu兼容TFJS NodeJS后端 将所有用于TypeScript类型检查的类型转换更新为TypeScri

基于faster rcnn 的人脸检测，带训练好模型。以及训练程序和测试程序

通过安卓原生方法实现的人脸检测代码，人脸识别、框取、自动跟随

Speaking Video Summary Based on Face Detection in Moving Region

人脸识别AI 借助AI，它可以检测人脸 预习 它是使用AI库制作的 享受您功能强大的应用程序

基于Python的人脸识别系统 openCV FaceDetection haarcascade_frontalface_default

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