python人脸识别之表情识别项目相关源码FacialExpressionRecognition-master.zip 简介 用Tensorflow2中的keras api实现整个系统。考虑到很多反映jupyter notebook写的train使用起来不太方便，这里改成了py脚本实现。 使用卷积神经网络构建整个系统，在尝试了Gabor、LBP等传统人脸特征提取方式基础上，深度模型效果显著。在FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集上进行模型评估。 环境部署 基于Python3和Keras2（TensorFlow后端），具体依赖安装如下(推荐使用conda虚拟环境)。 shell script git clone https://github.com/luanshiyinyang/FacialExpressionRecognition.git cd FacialExpressionRecognition conda create -n FER python=3.6 -y conda activate FER conda install cudatoolkit=1

基于PCA算法的人脸识别代码，主要实现特征脸的提取和人脸的识别 基于PCA算法的人脸识别代码，主要实现特征脸的提取和人脸的识别

python在人脸识别方面有着独特的开发优势，这是本人实测的人脸识别代码，其中还有UI部分 的设计供大家参考，建议按照我博客里的方法搭建开发平台，对代码进行测试。欢迎大家下载！

人脸检测训练好的分类器文件haarcascade_frontalcatface_extended.xml，配合opencv进行人脸检测，

face-rcgnz-live 智慧养老实施人脸识别项目，包括人脸识别、登录、注册、静默活体检测等内容

基于三层自动编码机训练的人脸识别，输出ROC曲线，matlab2021a仿真测试 %三层自动编码机 hidden_size =80; autoenc_1=trainAutoencoder(X,hidden_size,... 'MaxEpochs',1000,... 'L2WeightRegularization',0.001,... 'SparsityRegularization',4,... 'SparsityProportion',0.05,... 'DecoderTransferFunction','purelin');

文献检索大作业

简要回顾了人脸识别技术的研究背景及发展历程，总结了近三四年人脸识别方法的研究进展，根据三维人脸重构方法的数据来源不同，将其分为基于静态图像和视频序列的三维重构技术。重点对目前多特征和多模态识别技术进行了分类阐述，分析了一些有代表性的算法并对其识别结果进行了比较。最后，总结了人脸识别技术现存的研究难点，并探讨了其未来的发展方向。

详细的介绍了人脸识别过程中的特征提取等问题，并介绍了几种特征提取的方法，是初学者值得阅读的东西

使用OpenPose/DLIB库实现一些最先进的计算机视觉应用程序。 基于C/C++/Python的计算机视觉模型，使用OpenPose、OpenCV、DLIB、Keras和Tensorflow库。目标检测、跟踪、人脸识别、手势、情绪和姿势识别 C/C++/Python based computer DLIB：计算机视觉和其他机器学习的现代C++工具包。 Kerasify：用于从C++应用程序运行KARAS模型的小型库。 OPENCV：开源计算机视觉库。 OpenStA:一个实时多人关键点检测和多线程C++库。 操作系统（支持）： Ubuntu 16.04 Nvidia Jetson TX2 要求： 至少有1.6 GB可用的NVIDIA图形卡（NVIDIA smi命令检查Ubuntu中可用的GPU内存）。 至少2 GB的可用RAM内存。 推荐：cuDNN和至少8核的CPU。