Python3.9 的 dlib 64位whl文件

  今天偶然浏览到人脸特征检测这一技术，所以想尝试着做一下，但是缺少人脸识别检测器数据库。由于从官方网站下载速度比较慢，特此上传人脸特征点检测预训练文件，供广大人学习人员下载，希望大家学习愉快。

前言 人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实的环境中的准确率有多少呢？我没有这方面的数据，但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在虽然有一些商业应用如员工人脸识别管理系统、海关身份验证系统、甚至是银行人脸识别功能，但是我们可以仔细想想员工人脸识别管理，海关身份证系统的应用场景对身份的验证功能其实并没有商家吹嘘的那么重要，打个比方说员工上班的时候刷脸如果失败了会怎样，是不是重新识别一下，如果还是误识别，或是识别不出，是不是就干脆刷卡或是其他方式登记上班，然后骂一句他娘的，本人那

百度云地址，dlib人脸特征库分类器，194点，由helen 库(2000张)训练而成 dlib人脸特征库分类器，194点，由helen 库(2000张)训练而成 dlib人脸特征库分类器，194点，由helen 库(2000张)训练而成

Python语言，调用dlib训练好的人脸识别模型，完成人脸识别

解决python3.10在线pip安装dlib库报错的问题

dlib - 19.24 交叉编译aarch64 6.5.0 版本移植，人脸聚类

0.引言 利用python开发，借助Dlib库捕获摄像头中的人脸，提取人脸特征，通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比，达到人脸识别的目的； 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地，然后提取构建预设人脸特征； 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值，然后计算该人的128D特征均值； 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值，计算欧氏距离，判定是否为同一张人脸；　　 人脸识别 / face recognition的说明： wikipedia 关于人脸识别系统 / face recognition system 的描述：theywork by comparing s

dlib人脸检测模型，可以检测出人脸68个特征点，包括眼睛、耳朵、嘴巴、鼻子、轮廓等部位，可用于眨眼检测，张闭口检测，活体检测等用途。

0.引言 利用python开发，借助Dlib库进行人脸识别，然后将检测到的人脸剪切下来，依次排序显示在新的图像上； 实现的效果如下图所示，将图1原图中的6张人脸检测出来，然后剪切下来，在图像窗口中依次输出显示人脸； 实现比较简单，代码量也比较少，适合入门或者兴趣学习。 图1 原图和处理后得到的图像窗口 1.开发环境 python:　　3.6.3 dlib:　　　 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库OpenCv 2.设计流程 工作