调用Face++人脸检测免费API进行人脸检测，并绘制出人脸框

matlab姿态识别系统源码运行 Face-Recognition Practice of two Pattern Recognition methods. Face Recognition based on SVM and SRC. 一 背景 1.1 支持向量机简介 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是AT&TBell 实验室的V.Vapnik等人提出的一种机器学习算法，是迄今为止最重要的机器学习理论和方法之一，也是应用最广泛、综合效果最好的模式分类技术之一。到目前为止，支持向量机已应用于孤立手写字符识别、网页或文本自动分类、说话人识别、人脸检测、性别分类、计算机入侵检测、基因分类、遥感图象分析、目标识别、函数回归、估计、函数逼近、密度估计、时间序列预测及数据压缩、文本过滤、数据挖掘、非线性系统控制等各个领域的实际问题中。 支持向量机是一种二分类模型，其基本定义是特征空间上的间隔最大的线性分类器（当采用线性核时），即支持向量机的学习策略是间隔最大化，最终转化为凸二次规划问题的求解。该方法在1995年正式发表，因其在文本分类任务中显示出卓越性能，很快成为

windows hello face 找不到人脸识别摄像头，重新安装可选项功能windows hello face 依旧未能解决。

照片里面人脸提起。可以配置照片剪裁。提取人脸出来。查看代码里面的“//TODO”提醒测试代码。

Robust Face Alignment Under Occlusion via Regional Predictive Power Estimation-附件资源

python opencv DNN 人脸检测

人脸识别与训练模型。

300 Face in Wild 是一个人脸识别和轮廓标注数据，该数据及也是机器视觉等级会议 ICCV 2013 人脸检测竞赛所使用的数据集。

Puppet Face 1.4

使用PCA以及KNN实现人脸识别。用PCA对原始图片进行降维，用KNN实现分类。