人脸识别颤动 实时面部识别颤动应用程序。 apk文件。 脚步 人脸检测 使用Firebase ML Vision来检测人脸。 人脸识别 转换Tensorflow实施模型引入tflite。 正在安装 步骤1：下载或克隆此仓库： git clone https://github.com/Rajatkalsotra/Face-Recognition-Flutter.git 步骤2：转到项目根目录，并在控制台中执行以下命令以获取所需的依赖关系： flutter pub get 第3步：为flutter_tflite软件包添加动态库，以使其正常工作： 步骤4：安装Flutter应用 flutter run 认可度 （来自Westworld的照片） 贡献 贡献使开源社区成为了一个令人赞叹的学习，启发和创造场所。 您所做的任何贡献都将不胜感激。 分叉项目 创建您的Feature分支（ gi

The Devil of Face Recognition is in the Noise，商汤科技，ECCV 2018（论文阅读ppt） 文件格式 keynote，对论文的理解，包含论文的贡献，做了哪些实验等。一共14页。

PCA降维，基于稀疏表示和支持向量机的人脸识别。

最近想做一个有关人脸识别的项目，想先用face_recognition试试手，毕竟是号称最简单的人脸识别库了，但是在安装的时候会有各种报错，间断性的忙活了两天，终于搞定了，记一篇笔记以供后来者。 首先说一下我的环境，目前我使用的是Anaconda3和pycharm。 主要参考了这篇博文： python—–windows下安装face_recognition库 一、安装visual Studio 首先安装一个VisualStudio，后期编译dlib什么的需要这个环境。 可以通过这个链接直达官网 VIsualStudio官网 在官网点击安装，下下来一个VisualStudio Installer

ESP32-CAM的Alexa人脸识别 基于ESP32-CAM的人脸识别解决方案，可触发Alexa例程。 该存储库的目的是基于ESP32-CAM识别出的人脸来启动Alexa服务中的例程。 它基于此存储库： : 我对代码进行了几处更改： 代码中的其他注释。 在camera_index.h中使用可读HTML / Javascript代码（使更改内容更容易）。 更改了Javascript代码，使其也可以与Safari Web客户端（已删除的音频界面）一起使用。 允许通过和不通过Web套接字连接客户端的情况下进行人脸检测。 添加了根证书和代码以请求每个可识别面Kong的URL。 使用内置的LED来显示是否检测到脸部，并提供额外的光线以更好地进行检测。 封闭的内存泄漏可释放使用的缓冲区。 可在找到有关Espressiv的ESP-Face组件的背景信息。 通常，人脸识别过程

使用奇异值分解的人脸识别。 该识别算法使用基本对象识别方法，即奇异值分解。 使用SVD函数，您可以训练自己的图像并在该图像上执行SVD，然后可以对SVD函数返回的U（特征脸）向量进行一些数学运算测试。 面部图像的数据集在“ dataimage”中。 该代码显示在face_recognition.py文件中。 测试图像位于test_img文件夹中。达到的准确度为85％。

人脸识别与检测 人脸识别与检测。含数据集和源代码。 这里一共包含6个.py文件。 get_my_faces.py调用摄像头获取用户的人脸图片，作为数据存储到my_faces文件夹中去。最终就是要从众多人脸图片中，识别出用户。 set_other_faces.py从人脸数据集中获取图片，进行进行预处理，之后存入other_faces文件夹中去。 Functions.py存储的是处理图片数据时用到的函数，包括getPaddingSize（）和readData（）。 预先图片的时候，需要放置周围进行填充，调用函数getPaddingSize（）可以得到，对于一张图片，上下左右分别需要补充多少行或多少列。 函数readData（）从文件夹my_faces和other_faces中读取数据图片，并进行填充，然后添加到imgs列表中去；并根据图片所在的文件夹给图片添加标签，添加到实验室列表中去。

使用ARCFACE-Pytorch的人脸识别 介绍 此存储库包含face_verify.py和app.py，它们能够执行以下任务- 从图像，视频或网络摄像头中检测脸部并进行脸部识别。 app.py用于部署项目。 所需文件 requirements.txt 预训练模型或 。 自定义数据集 新训练的模型（facebank.pth和names.npy） 用户说明 首先下载项目后，您必须安装以下库。 安装 您可以通过从终端运行以下命令来一次安装所有依赖项。 $ pip install - r requirements . txt 对于使用“ pip”安装割炬，请运行以下命令 $ pip3 install torch == = 1.2 . 0 torchvision == = 0.4 . 0 - f https : // download . pytorch . org /

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