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

Python人脸识别考勤打卡系统 语言：Python 系统要求：Win10, Win7, Mac, Linux 数据库：自带免安装版无密码数据库 基本功能健全 源码压缩包

网上有很多人脸数据库，但大部分是未经裁剪处理的，不能直接用于人脸识别试验。而整个网络也几乎找不到人脸裁剪/人脸裁切的工具，广大初入人脸识别研究领域的人不知如何入手。 该程序是为人脸识别研究实验人脸预处理阶段而开发的半自动人脸裁剪/人脸裁切系统，因为大部分人脸数据库都是未经裁剪/裁切的，而去除背景是人脸识别预处理的重要一步。 采用OpenCV+MFC制作，不提供源代码。用到的同学可以下载。 敬告：因为本程序读取.tif格式图像使用OpenCV函数，而.tif格式本身的复杂性导致没有通用的读取函数，故对有些特殊格式的.tif图像可能会出问题。

人脸识别（pfe） django中使用opencv、imutils、scikit-learn等实现人脸识别识别 在本地运行 系统上应安装Python3 。 安装依赖： install django and all models 使用git clone repository_url从 github git clone repository_url 在您的项目文件夹中移动并运行下面给出的命令： python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py runserver 不要忘记在数据集文件夹中添加您的简单：例如： dataset --> ........ Laaboudi --> ................ id_1.png ................ id_2.png .....

人脸识别的鲁棒稀疏编码，的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数，但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布，实际中这样的分布可能并不成立，特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素，这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论，将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数，并将最大似然问题转化为一个加权优化问题，在稀疏表示的同时引入代表各像素不同权值的矩阵，使得该算法对于图像中包含异常像素的情况表现出很好的鲁棒性。

Face-Recognition：人脸识别算法在Keras当中的实现 目录 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 文件下载 进行预测所需的facenet_keras.h5可以在Release里面下载。 也可以去百度网盘下载 链接: 提取码: tkhg 使用方法 1、先将整个仓库download下来。 2、下载完之后解压，同时下载facenet_keras.h5文件。 3、将facenet_keras.h5放入model_data中。 4、将自己想要识别的人脸放入到face_dataset中。 5、运行face_recognize.py即可。 6、align.py可以查看人脸对齐的效果。 效果 face_recognize.py的运行结果： )

职能： 选择图像：读取输入图像。 将选择的图像添加到数据库：输入的图像将添加到数据库，并将用于训练。 数据库信息：显示有关数据库中存在的图像的信息。 图像必须具有相同的大小。 如果不是这样，则必须调整它们的大小。 3D人脸识别：人脸匹配。 处理选定的输入图像。 删除数据库：从当前目录中删除数据库。 信息：显示有关此软件的信息 人脸 3D 识别系统的源代码： 退出：退出程序

本人翻译的Insight Face论文：ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition。由于水平有限，因此文中很多名词不明白怎么翻译，还有可能存在一些地方有错误翻译，建议对照英文版原文比对着看。如果发现有翻译错误的，还请见谅并且通知我，或者有更好的理解，欢迎交流，谢谢。