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IOS应用源码之利用CoreImage进行人脸识别.zip

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人脸识别全套代码（王某峰）

使用face_recognition实现人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别。压缩包中包含ipynb文件和图片素材，上传到python.jupyter.vip就能运行，也可以在自己电脑搭建jupyter环境运行。 使用face_recognition实现人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别。压缩包中包含ipynb文件和图片素材，上传到python.jupyter.vip就能运行，也可以在自己电脑搭建jupyter环境运行。 使用face_recognition实现人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别。压缩包中包含ipynb文件和图片素材，上传到python.jupyter.vip就能运行，也可以在自己电脑搭建jupyter环境运行。

各种像素的AR人脸数据库，28x20，15x12，33x30，120x65，126 people (over 4,000 color images). Different facial expressions, illumination conditions and occlusions. Two sessions per person (2 different days).

这是我们实验室一直使用的AR人脸数据库，不是图像的形式,是mat格式的。这是把原来大小为60*60的图像变成一列组成的。一共有119类，每类有26个样本。这个数据库适合人脸识别研究。我们直接用PCA或LDA对数据库进行操作。

opencv 无法直接显示多国语言,很不方便,这个wheel 已经包含freetype中文支持,还有其他的extra /contrib 都已经编译.

去噪声代码matlab 3DfaceRecognition 3D人脸和耳朵识别系统的开发 克隆回购或下载zip文件夹。 转到下载部分并将其解压缩。 解压缩的文件夹将被命名为“ 3DFaceRecognition-master”。 将文件夹保存在要运行代码的所需目录中。 修改变量“ workspace_add”和“ imgFolder”的路径（第2行和第4行） 将FRGC2.0 3D数据库图像保存在文件夹“ FRGC_3D_Face_Database”中。 最初仅保留一张图像（或使用我保留在文件夹“ FRGC_3D_Face_Database”中的图像）并运行代码以检查小麦程序是否可以修剪面部区域，随后将所有数据库图像保留在“ FRGC_3D_Face_Database”文件夹中。 当您为整个数据库运行代码时，请在MATLAB中的第48-52行注释，因为要花很长时间才能可视化每个图像的点云。 运行preprocess.m以执行前置步骤。 该主要功能将读取图像，修剪面部区域，去除尖峰，填充Kong并将其去噪。 有关更多详细信息，请访问Medium上的文章： 程序已在MATLAB R2017

基于Accord.net的人脸识别与单帧视频捕获 C#项目示例视频捕获代码思路来源于Record video with Accord.net (AForge)