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C#人脸识别源码（支持静态活体检测，无需动作配合）

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简介：
这段代码提供了一个使用C#编程语言实现的人脸识别解决方案，具备静态活体检测功能，能够高效准确地识别人脸而不需要用户进行额外的动作配合。 源码展示了活体检测、人脸检测、特征提取与比对、性别年龄识别以及人脸姿态检测等功能的实现及接口调用方法，适用于门禁考勤系统、人证对比服务和无人零售环境等应用场景。

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  • C#人脸识别源码（支持静态活体检测，无需动作配合）
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    这段代码提供了一个使用C#编程语言实现的人脸识别解决方案，具备静态活体检测功能，能够高效准确地识别人脸而不需要用户进行额外的动作配合。 源码展示了活体检测、人脸检测、特征提取与比对、性别年龄识别以及人脸姿态检测等功能的实现及接口调用方法，适用于门禁考勤系统、人证对比服务和无人零售环境等应用场景。
     
  • 人脸验证-静态RGB单目活体检测-无需动作配合
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    本系统为一款先进的面部识别技术应用，专注于通过分析静态RGB图像进行活体检测。它能够在用户不作出特定动作的情况下准确鉴别真人与非真实生物特征模拟，确保身份认证的安全性及便捷性。 注意事项： 1. 本程序在VS2017环境下编译，请确保安装vc_redist2015.x86.exe以解决缺少msvcr140.dll/msvcp140.dll的提示。 2. 活体检测算法基于单目摄像头进行RGB和光线分析，为静态检测方式，无需眨眼或张嘴等动作配合。 3. 本程序仅作为演示使用，并不包含源代码。 4. 关于人脸检测、特征提取、比对以及性别年龄的识别功能，请参考其他demo示例文件。 请注意：此版本仅供学习和展示用途，如需进一步技术支持或其他定制开发需求，请直接联系相关人员。
     
  • iOS活体检测与人脸识别Objective-C版.zip
    优质
    本资源提供iOS平台下的人脸识别及活体检测功能实现代码，使用Objective-C语言编写，适用于需要集成此类安全验证技术的应用开发。 人脸活体检测与人脸识别Demo能够快速高效地实现人脸识别及活体检测功能，支持张嘴、摇头等多种动作验证，并具备自动拍摄照片的能力。
     
  • iOS活体检测与人脸识别Objective-C版.zip
    优质
    本资源提供iOS平台下的人脸识别及活体检测技术实现代码，采用Objective-C编写。适用于开发者进行身份验证、安全登录等相关应用开发。 人脸活体检测与人脸识别Demo能够快速高效地实现人脸识别及活体检测功能，支持张嘴、摇头等多种验证方式，并能自动拍摄照片。
     
  • 活体检测与人脸验证：张嘴、摇头动作识别
    优质
    本研究聚焦于提升生物识别安全性的活体检测技术，特别关注通过分析个体做出特定动作如张嘴和摇头来验证身份的方法。 Java版和纯JavaScript代码实现的人脸活体检测功能包括张嘴、摇头动作的识别。
     
  • C# 人脸检测与识别：活体、口罩、年龄、性别及眼睛状态检测
    优质
    本项目利用C#开发的人脸检测系统，具备活体验证、口罩识别、年龄性别判断以及眼睛状态分析等功能，广泛应用于智能安防和个性化服务。 本段落介绍了使用C#进行人脸检测、人脸比对、活体检测、口罩检测以及年龄预测和性别预测的功能，并且还提到了眼睛状态的检测效果。这些功能的应用为用户提供了全面的人脸识别解决方案，包括但不限于安全验证场景下的身份确认及健康监测场景中的防护措施评估等应用领域。
     
  • FaceRecognition: 活体人脸识别，检测人脸及张嘴、摇头动作并拍照
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    FaceRecognition是一款先进的活体人脸识别软件，能够智能检测人脸，并识别用户是否做出张嘴和摇头等特定动作后自动拍摄照片。 在之前的工作项目中，我研究了人脸识别与活体识别技术，并利用讯飞的人脸识别服务进行了二次开发，增加了活体检测功能。根据项目的需要，我们加入了张嘴及摇头两种动作来验证用户身份。 首先谈谈使用第三方的讯飞人脸识别时遇到的一些问题：1. 该系统在进行面部特征点定位时不够稳定，坐标位置存在较大偏差；2. 连续运行一段时间后，CPU占用率较高且手机发烫现象明显，尤其是在配置较低的设备上反应速度会变慢。本人测试使用的是iPhone 6s，在中等配置条件下还算可以接受但依旧有发热情况；3. 对于屏幕较小的手持设备来说，识别准确度可能会有所下降。 为了提高活体检测的效果和准确性： 1. 在开发过程中发现讯飞的人脸定位存在较大波动性，全屏范围内的面部追踪容易导致误判。因此我们决定缩小识别区域，并将脸部的位置限定在更加精确的范围内。这样不仅降低了错误率还提升了整体系统的稳定性与可靠性。 通过这些改进措施，在一定程度上解决了上述问题并提高了用户体验和安全性。
     
  • 利用Python实现的静默活体检测及人脸识别
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    本项目采用Python编程语言，结合先进的机器学习算法，开发了一套高效的人脸识别与静默活体检测系统。该系统能够在无需用户主动配合的情况下，准确鉴别人脸图像的真实性，并迅速完成身份验证过程，广泛适用于安全监控、移动支付等场景。 【作品名称】：基于 Python 实现的静默活体检测与人脸识别 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 动态算法控制：通过 RabbitMQ 消息动态开启和关闭人脸检测算法。 实时人脸检测：根据 RabbitMQ 消息中的摄像头 URL 进行实时的人脸检测。 真人判断：在识别到人脸后，进行真实性验证以防止虚假人脸的欺骗行为。 防伪检测：利用小视科技提供的防伪技术提高人脸识别系统的准确性。 人物识别：进一步区分不同的人物，并将结果图片保存至 Minio 对象存储中以便后续处理和检索。 消息通知：通过向 RabbitMQ 发送信息来实现系统运行状态的通知功能。 对象存储：人脸检测的结果数据会被上传到 Minio 中，便于管理和查询。
     
  • 关于SeetaFace6的人脸识别和活体检测源代码
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    SeetaFace6是一款开源的人脸识别与活体检测库。该项目提供了高质量、高性能的人脸关键点定位、人脸识别以及活体监测等功能，适用于多种应用场景下的身份验证需求。 使用SeetaFace6人脸识别与活体检测源代码的步骤如下： 第一步：在项目的根目录build.gradle文件中的repositories部分末尾添加以下内容： ```gradle allprojects { repositories { ... maven { url https://jitpack.io } } } ``` 第二步：在dependencies部分添加依赖项： ```gradle dependencies { implementation com.github.zining925:FaceAliveVer:1.0.1 } ``` 第三步：在项目的根目录build.gradle文件中的defaultConfig ndk部分末尾添加以下内容： ```gradle ndk { abiFilters armeabi-v7a } ```