基于OpenCV图像采集的人脸识别网络推流及浏览器控制系统（将图像在URL地址上输出，可做成网络摄像头，带识别框） 原文： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/124041957

针对监控视频中人体异常行为的复杂多样难检测问题，提出了基于YOLO网络模型的异常行为检测方法。根据对监控场景的异常行为定义需求，将标定的异常行为通过YOLO网络模型进行训练，不进行人体目标的提取而将其放到神经网络中，直接实现端到端的异常行为分类，从而实现对具体应用场景的异常行为检测。实验结果表明，该方法召回率接近100%并且平均精确率达到96%以上，同时通过GPU加速对于视频流的检测速度可以达到30FPS左右，实现对监控视频异常行为的实时检测。

基于OpenCV的Python人脸检测、识别、框选（增加视频随时标注）（指定照片进行识别） 核心 gui_face.py 若API出错 则修改 'ID': '15050553', 'API_KEY': 'rlRrtRL5oRdXGh71jgg1OmyN', 'SECRET_KEY': 'dK5TpuTAZn2nw5eVpspZLmF5Qs1Uu8A1' https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/117464715 基于OpenCV的Python人脸识别、检测、框选（遍历目录下所有照片依次识别 视频随时标注） 最新功能：（遍历目录下所有图像进行识别） https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/119422635

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OpenCV人脸识别实例源码， C++ 人脸检测 人脸识别 框选 vs2013下编译通过