采用了HOG，EigenFace，FisherFace，颜色直方图，神经网络（基于LeNet-5）实现人脸识别，并且对各种方法的效果进行了对比。

matlab的egde源代码Matlab监督下降法的实现 用于面对齐的监督下降方法（SDM）的简单Matlab实现。 我提供了培训和测试模块以及300W数据集的LFPW子集的一种经过训练的模型。 您可以找到我的实现的原始文件： Xiong et F.De la Torre，监督下降法及其在人脸对准中的应用，CVPR 2013。 ================================================== ========================= 依赖关系： Vlfeat库： libLinear： 使用的数据集： [300瓦] 如何使用： 从上面的链接下载300-W数据（即LFPW），并将其放入“ ./data”文件夹，然后在setup.m中将数据集路径更正为数据集文件夹 mkdir -p数据 例如： options.trainingImageDataPath\n='./data/lfpw/trainset/'; options.trainingTruthDataPath\n='./data/lfpw/trainset/'; options.testingI

Face-Recognition 基于jsp+servlet+javabean+opencv实现的人脸识别项目 该网站是以OpenCV视觉图像库为核心，可对用户的头像图片进行训练，进而形成该用户的训练集。当上传一名该用户的头像时，可在网站中进行检索，返回用户的基本个人信息。网站包括用户的登陆注册功能，完善个人信息，上传图片与信息回显等基本功能。

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介绍 Yolov5-face 是一种实时、高精度的人脸检测。 表现 VGA分辨率的单尺度推理（最大边等于640和尺度）。 大家庭 方法 骨干 简单 中等的 难的 #参数(M) #人字拖(G) DSFD (CVPR19) ResNet152 94.29 91.47 71.39 120.06 259.55 视网膜面部 (CVPR20) ResNet50 94.92 91.90 64.17 29.50 37.59 火腿盒 (CVPR20) ResNet50 95.27 93.76 76.75 30.24 43.28 蒂娜脸 (Arxiv20) ResNet50 95.61 94.25 81.43 37.98 172.95 SCRFD-34GF(Arxiv21) 瓶颈研究 96.06 94.92 85.29 9.80 34.1

基于opencv和Dlib的人脸交换(face swap)，人脸合成，人脸检测，图像处理

face-rcgnz-live 智慧养老实施人脸识别项目，包括人脸识别、登录、注册、静默活体检测等内容

实时人脸识别 (OpenCV) 这是一个完整的 Python 程序，用于创建高效的实时人脸识别应用程序。 脚步： cmd: python face_taker.py 使用face_taker.py脚本拍照。 输入 ID 号后，脚本将在images文件夹中保存 30 张您的脸部images （必须是整数和增量（从 1 开始，然后是 2、3、...） 注意：确保您的脸部居中。窗口将当所有 30 张照片都拍完后折叠起来。 cmd: python face_train.py face_tain.py脚本将训练一个模型来识别使用face_taker.py脚本拍摄的 30 张图像中的所有人脸，并将训练输出保存在training.yml文件中。 cmd: python face_recognizer.py face_recognizer.py是主要脚本。 您需要在face_taker.py

opencv中dnn模块两个人脸检测模型 opencv_face_detector_uint8.pb res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel