开发环境： - Windows 10 pro x64 - Visual Studio 2015 - Seetaface6 算法模型： - face_detector.csta - face_landmarker_pts5.csta - face_landmarker_pts68.csta 软件功能 - 获取参数 - 图片人脸检测+关键点定位 - 摄像头人脸检测+关键点定位等 - 其中关键点定位支持5点和68点两种模型。

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

这个基于深度学习的人脸实时表情识别项目是一个集成了TensorFlow、OpenCV和PyQt5等技术的创新性应用。通过结合这些先进的工具和框架，项目实现了对五种主要表情（愤怒、高兴、中性、悲伤、惊讶）的实时识别，为用户提供了一种全新的交互体验。 在这个项目中，TensorFlow作为深度学习框架发挥了重要作用，通过训练深度神经网络模型来识别人脸表情。OpenCV则负责处理图像数据的输入和输出，实现了对摄像头采集的实时视频流进行处理和分析。而PyQt5作为用户界面库，为项目提供了友好的图形用户界面，使用户能够方便地与系统进行交互。 通过这个项目，用户可以在实时视频流中看到自己的表情被准确地识别出来，无论是愤怒、高兴、中性、悲伤还是惊讶，系统都能给予及时的反馈。这不仅为用户提供了一种有趣的玩法，也具有一定的实用性。例如，可以将这个系统集成到智能监控系统中，实时监测员工或学生的情绪状态，及时发现异常情况。 由于该项目在Python 3.7下进行了充分测试，因此具有较高的稳定性和可靠性。同时，项目采用了模块化设计和易部署性的原则，使得用户可以轻松地部署和运行这个系统。

Wav2lip预训练模型，包含人脸检测模型、wav2lip生成模型、wav2lip_gan生成模型、wav2lip判别模型等，使用此模型通过音频驱动视频，生成最终的嘴型与语音的匹配

测试环境 vs2019 netframework4.7.2或者netframework4.8 ViewFaceCore 博客地址： blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135437180 视频演示： bilibili.com/video/BV1eK411x7wo/

人脸检测，肤色提取，特征识别，matlab，模型匹配等。简单有效。

kaggle2017年人脸检测数据集，文件内包括人脸数据和非人脸数据的mat文件。

Insightface face detection and recognition model that just works out of the box.

yolov8 人脸检测数据集 一万张照片，300 epoch训练好的模型best.pt文件 准确率能达到百分之八十以上 预训练模型使用yolov8s, gpu3080ti训练两天

设计了一个基于苹果公司嵌入式操作系统iOS平台下的人脸识别系统。通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸 检测算法的研究，实现了实时人脸检测。提出了一种改进的基于隐马尔科夫模型的人脸识别方法，此方法采用奇异值压缩 抽取人脸图像特征作为观察序列，减少了数据的存储量和计算量，解决了嵌入式系统中由于图像处理数据量大造成的低 效。实验结果证明，该系统检测速度快，实时性强，识别率高，可以作为iOS平台上其他类型人脸识别应用软件开发的基础