谷歌的 mediapipe 人脸识别的安卓包 apk，这是一个演示效果。

基于uniapp实现的微信小程序，实名认证、身份证正反面识别、人脸识别前端页面、活体检测，微信wx.faceDetect，wx.createCameraContext，

FaceDetectAndRecogize detect face with mtcnn and aligment and embedder with insightface the model test on dataset lfw accuracy reached 99.5% dataset sia-asia-500 lfw accuracy reached 99.6% demo 中已经添加： 1.人脸录入 2.人脸验证（解锁）功能 已经完成工作： 1.人脸检测 2.人脸对齐 3.人脸识别 待完成: 活体检测 防打印照片以及视频回放欺诈

不依赖第三方接口，通过Java实现人脸识别。并输出识别出来的人脸小图和标志大图有测试用例和demo。 使用教程见https://blog.csdn.net/b379685397/article/details/101940373

darknet_face_with_landmark 更新 torch版本： 借鉴AlexeyAB大神的 做适量修改，用于人脸检测以及关键点检测,支持ncnn推理 实现的功能 添加关键点检测分支，使用wing loss 添加 hswish,hsigmode 激活函数 Installation Clone and install git clone 使用scripts/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用 其他编译训练都和原版darknet相同 测试 ./darknet detector test ./data/face.data ./cfg/mbv2_yolov3_face.cfg ./models/mbv2_yolov3_face_final.weights ./test_imgs/input/se

完整的Qt工程，包括OpenCV人脸检测模块，v4l2摄像头驱动模块，注意我的摄像头输出为mjpeg，如果是yuv需要修改

FaceDetect 一个简单的Web应用程序的前端，该应用程序使用Clarifai的API来检测图像中的人脸。 Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，