基于ESP32 CAM的人脸识别、检测代码，该代码源自官方的例程，使用者可通过Arduino进行编程、编译、上传。使用Esp32cam进行人脸检测，可以录入人脸，再进行检测。并对未录入的人脸和录入的人脸进行标记。

FR1002人脸识别模块结合stm32实现3D红外人脸识别，并配合超声波模块触发人脸识别。 FR1002人脸识别模组解决方案以高性能应用处理器为硬件平台，配合双目传感器进行活体检测，具有启动速度快、金融级的识别能力、超低使用功耗等特点。凭借超低功耗、强大的运算速度，在多种应用领域中，为各行业赋能。 人脸识别模组具备完整的人脸处理能力，可以在无 需上位机参与的情况下，完成人脸录入，图像处理，人脸比对，人脸特征 储存等功能。和同类人脸产品相比，具有以下特色： ❖ 高性能算法芯片 ❖ 双目 3D 摄像头模组 ❖ 广角低畸变镜头 ❖ 红外成像 ❖ 金融支付级别识别算法 ❖ 活体检测，抗各种攻击 ❖ UART 通信接口 ❖ 支持 5.0V~14.0V 供电 ❖ 多种通用尺寸，可适配不同结构。

亚洲人脸数据库 ，每个人正面、侧面照片若干张，用于训练人脸识别网络，相比于lfw公开数据集，该数据集合更有针对性，lfw数据集中多数是欧美人，因此训练出来的网络对亚洲人的识别准确率表现很一般

人脸识别_基于yolov5_arcface的人脸识别项目

lfw人脸识别数据集，包括lfw_align_112，lfw_align_112_fr，img_list1.txt，lfw_align_112_pairs.txt ，lfw_align_112.list。

实现人脸识别的方法和途径很多，不过OpenCV 作为开源的计算机视觉软件包，在人脸识别方面相比其他方法更为简单些，在这里我们采用OpenCV相关库数，并Python编程语言下和TigerBoard开发板来实现简单人脸识别。方法详见附件内容。 人脸识别门禁系统设计原理: 简单利用TigerBoard开发板模拟下人脸检测门禁系统，以继电器开关来代替门禁上电磁锁的开关。 人脸识别门禁系统硬件要求: 1.TigerBoar开发板 2. USB免驱摄像头 3. 继电器 4. 杜邦线若干 5. LED灯 人脸识别门禁系统软件要求: 1. Python环境 2. RPI.GPIO库 3. opencv2.4.9及相关依赖包 4. simpleCV函数库 人脸识别门禁系统开发环境: 1.Gobian 代码详见附件内容。 运行效果图: 摄像头水平，未检测到本人脸部，33pin低电平，所以灯未亮

基于中科视拓的Seetaface6编译 编译环境 Windows 10 22H2 + VS 2019 + Cmake + VC++14（运行的时候需要电脑里需要有VC++14的库） 编译了完整的官方原版功能： "人脸检测"、"5点特征点"、"68点特征点"、"活体检测"、"五官遮挡检测"、"年龄检测"、"性别检测"、"口罩检测"、"眼睛开闭检测"、"清晰度评估"、"明亮度评估"、"分辨率评估"、"姿态评估"、"人脸完整性评估"、"人脸跟踪"、"人脸识别" 编译了CPU和GPU两个版本。可以直接离线使用 Windows 10系统下可正常调用。 GPU版本是基于CUDA12编译的。安培架构之前的显卡可以使用。也就是30系显卡之前的显卡。 Github源码：https://github.com/SeetaFace6Open/index 官方文档：https://github.com/seetafaceengine/SeetaFaceTutorial 另外需要正常使用还需要下载官方的模型，总计14个模型。 https://pan.baidu.com/share/in

引言 　  本文基于人脸图像分块和奇异值压缩，进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵，其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质，进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是人脸的表征。由于整体图像的奇异值向量反映的是图像整体的统计特征，对细节的描述还不够深入，本文模拟人类识别人脸的模式，在图像分块和加权的基础上，突出待识别人脸的骨骼特征，近似于人类在识别人脸时自动剔除同一人脸的变化部位的差异能力　　径向基函数（RBF）网络是一种性能良好的前馈型三层神经网络，具有全局逼近性质和逼近性能，训练方法快速易行，RBF 函数还具

Labeled Faces in the Wild,官网下载，比较大173M,分成四份,共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。

人脸识别领域经典数据集LFW数据集，包含13234张人脸图像