face-recogition python + dlib 进行人脸识别 python version python 3.4.5 platform linux Dependency opencv-python，dlib step 1 register face from image or camera 第一步先注册人脸(从图片/摄像头) python face_register.py -t 1 register face will generate csv file save human face to a 128 dimensional vector step 2 recognition face from image or camera 第二步识别人脸(从图片/摄像头) python face_recognition.py -t 1 read human face from image

使用MXNet进行FaceNet Spoofing的MobileNetV2的复制 我建议使用mxnet版本进行分类，该版本已在ImageNet上进行了预训练。 项目说明 创建于： lxy和shj 时间： 2018/12/10 15:09 项目面部反欺骗 公司： 版本： 0.1 工具： python 2.7 修改的： 描述：培训和测试代码 要求 张量流> = 1.5.0 python> = 2.7.15 opencv> = 3.4.0 咖啡 ga 训练数据 培训数据使用工具从Internet下载 我们创建了包括4类的数据集（手机：1电视：2 telectroller：3背景：0）。 运行培训和测试演示 配置参数位于Root / src / configs / config.py中 目录 数据用于存储训练和测试数据。 日志用于存储训练日志。 模型用于存储网络参数。 src用于存储培训和测

Mask-Face-Recognition：口罩人脸识别 ●该项目主要是实现人脸特征向量的提取。以标准人脸识别模型FaceNet为主线，添加fpn_face_attention结构，增加CBAM模块，可以更好地聚焦于人面部半部，没带口罩的区域 整理数据集 正常人脸训练数据：VGGFace2，链接： ://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg_face2/正常人脸测试数据：LFW（狂野标签脸），链接： : pair.txt： ://vis-www.cs.umass.edu/lfw/pairs.txt（pairs.txt文件是图片对文件，包含测试的图片对，以及标注） 首先生成一个数据集文件夹，把VGGFace2的原始数据（VGGFace2_train文件），LFW原始数据（lfw_funneled），LFW耦合文件（LFW_pairs.txt），都放到数据

matlab人脸匹配代码人脸识别 该项目是为计算机视觉课程开发的，包括两种不同的面部识别方法。 要求 -经过测试 MATLAB @tensorflow/tfjs-node需要Python 2.7 跑步 注意：该代码可能还需要更改才能在Windows计算机上运行。 npm install下载必要的模块。 由于MATLAB会覆盖路径，因此请首先设置节点路径： setenv('PATH', [getenv('PATH') ':/path/to/node/bin']); 例如setenv('PATH', [getenv('PATH') ':/Users/rudotriton/.nvm/versions/node/v14.2.0/bin']); 对于Windows，代码中的dir调用可能需要替换为ls 。 该代码还使用返回的结构的.name字段。 ls可能返回具有不同属性的结构，在这种情况下， folder.name可能不可用，需要更改。 Evaluation.m是运行和评估每种方法的主文件：模板匹配，特征面和神经网络。 培训数据应位于以下位置： ./FaceDatabase/Train/<la

更新 日期 更新 2021-03-13 错误修正：1.脸部二维面具的图像未显示在android微信上。 2.第二次进入演示UI时，不显示3D模型。 2021-03-11 新增：使用“面部标志检测”和“ TensorFlow.js”的面部AR。 更新：将“ face-api.js”替换为“ face-landmarks-detection”，删除了“ face-api.js”的代码。 2019-09-07 新增：使用“ face-api.js”进行人脸检测和识别。 带有TFJS的微信小程序AR的介绍 TensorFlow.js是一个用于使用JavaScript进行机器学习的库。 TensorFlow.js有一个微信小程序插件。 我们可以使用TensorFlow.js创建AR效果。 “人脸地标检测”库基于TensorFlow.js。 “人脸地标检测”库在浏览器环境中提供人脸检测。

Advances in Face Detection and Facial Image Analysis

人脸识别数据集，是一个大型的人脸数据集，经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛，其人脸图像来自网络，用来做人脸识别非常有用，里面包含许多遮挡的人脸图片，可以用于遮挡的人脸图像训练，

The dataset is a large-scale detailed 3D face dataset and riggable 3D face prediction. It is included in CVPR2020. 本数据集包含大量细致的3D人脸图像，可用于3D人脸预测，相关论文被收录在CVPR2020。 Yang_FaceScape_A_Large-Scale_High_Quality_3D_Face_Dataset_and_Detailed_CVPR_2020_paper.pdf

级联分类器，完成的车辆和人脸识别的训练集，调用即可使用

由 BioID 提供的 face dataset 包含 1521 张分辨率为 384×286 的灰色图片，每张图片皆为 23 位不同测试者的正脸照。另外，该数据集还提供每张图像的双眼位置信息，用以面部检测等领域的研究。该数据集的图像文件以 pgm 格式保存，双眼位置信息则以名为.eye 的文本信息储存，用 x、y 坐标表示左眼和右眼的位置。