Android人脸检测 使用设备摄像头和最新的Firebase ML Kit进行实时人脸检测，检测“ n”张脸并用矩形框标记它们，显示幸福度以及脸部界标（眼睛，耳朵，鼻子等）

人脸检测算法 作者： Ahn ( ) 项目日期：01/10/2014 版本：Python 2.7.8 + OpenCV 2.4.10 项目介绍 查找人脸及其形式并制作 CSV 数据库 这个项目使用“HAAR”分类窗口来检测物体（眼睛、鼻子、脸、嘴） 检测到的人脸将被 160 x 160 像素图像裁剪以进行标准化 文件和文件夹描述 haarClassifier : 开源的分类xml数据 testImage : 测试图像存储库 FaceDetection.py：测试文件此脚本检查图像并找到面部对象 logicLibrary.py：像头文件一样，声明了分类器和函数 什么可以&什么不能找到.. 能 脸型（第 14 页） 眼睛（第 13 页） 不（第 13 页） 嘴巴（第 13 页） 不能 眉毛（第 13 页） 目标面部的尺寸（第 15 页） 面部颜色（附加） 年龄（附加）

EmguCV4.1.0.3420版本搭配Visual Studio 2019通过C#语言运行的人脸识别入门案例 内含Visual Studio 2019 C#项目文件以及编译的exe程序

基于matlab的人脸检测程序代码该项目基于 libfacedetection.train。 修复了有关图像路径的“WIDER_FACE”列表不可用的加载数据的错误。 添加用于为训练数据集添加新数据的工具。 在 PyTorch 中训练 libfacedetection 它是 的培训计划。 源代码基于 和 。 内容 安装 按照官方说明安装 >= v1.0.0。 克隆这个存储库。 我们将克隆的目录称为$TRAIN_ROOT 。 git clone https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection.train 安装依赖项。 pip install -r requirements.txt 注意：代码基于 Python 3+。 训练 下载数据集，将图片放在这个目录下： $TRAIN_ROOT /data/WIDER_FACE_rect/images 并从以下位置创建到此目录的符号链接 $TRAIN_ROOT /data/WIDER_FACE_landmark/images 使用 WIDER FACE 训练模型： cd $TRAIN_ROOT /tasks/t

人脸检测，使用opencv加载ssd人脸检测模型实现人脸检测（python）版。文章：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/121491753

利用基于肤色的不同来划分出人脸区域，再根据特征的来定位人脸区域。

face_mask_detection.pb

MobileNet-SSD-RealSense RaspberryPi3（Raspbian Stretch）或Ubuntu16.04 / UbuntuMate +神经计算棒（NCS / NCS2）+ RealSense D435（或USB Camera或PiCamera）+ MobileNet-SSD（MobileNetSSD） 【公告】2018年12月19日，OpenVINO支持RaspberryPi + NCS2！ 【2018年12月31日】完成与NCS2的USB Camera + MultiStick + MultiProcess mode对应。 【2019年1月4日】演出四次。

针对嵌入式平台的人脸检测

matlab开发-FaceFindDllContent用于FaceDetection。FaceFind dll文件的内容在此m文件中开发，：-）将其用于人脸检测