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Face++提供了一套人脸识别的JavaWeb完整工程，包含faceppsdk.jar文件。

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简介：
Face++ 人脸识别 JavaWeb 完整工程，包含 FaceppSDK.jar 资源包，为开发者提供了一个便捷的解决方案，用于构建基于人脸识别技术的 Web 应用。该项目集成了强大的人脸识别功能，并提供了完整的开发环境，极大地简化了开发流程。

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  • Face++人脸识别JavaWeb项目（含faceppsdk.jar）
    优质
    本项目为基于Face++ API的人脸识别Java Web应用，集成了faceppsdk.jar以实现高效便捷的人脸检测、分析与处理功能。 face++ 人脸识别javaweb完整工程包含faceppsdk.jar。
     
  • OpenCV人脸识别项目（含完整工程）
    优质
    本项目提供了一个基于OpenCV的人脸识别解决方案，包含完整的代码和文档。用户可以轻松实现人脸检测、特征提取及比对等功能。 OpenCV人脸识别项目：识别图像中的人脸并进行标识，包含完整工程代码，可直接运行。
     
  • 人脸识别，包含完整代码及素材
    优质
    本项目专注于人脸识别技术，提供详细的人脸检测与识别代码示例及其所需的所有素材资源，适合学习和实践。 本项目涉及使用OpenCV进行人脸识别的学习内容。其中包括代码、素材以及如何配置OpenCV路径的指导。测试图片存放在名为test的文件夹内，训练好的图片则位于train文件夹中；namelist的具体路径需要根据实际情况调整，请使用notepad++等文本编辑器修改相应设置。
     
  • Java-Face人脸识别程序代码
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    本项目为一个基于Java开发的人脸识别系统源码，采用先进的Face API技术，实现人脸检测、特征提取及身份验证等功能。 我找到了一个用JAVA编写的用于人脸识别的人工智能程序。这个程序我已经找了很久了。至于它的效果如何，请您自行判断是否有欺诈行为，看了再说吧。这只是源代码而已，并没有包含任何预训练模型或额外资源。有人问过Java是否可以用来做人脸识别的问题，我觉得是可以的，这也是我们上课老师布置的任务之一。如果这个程序对您有所帮助的话，我会感到非常欣慰；如果没有帮助，请不要介意，这可能只是我们的关注点不同罢了。
     
  • Unity3D动画贴纸与OpenCV人脸识别 完整工程文件
    优质
    本项目提供了一个完整的Unity3D动画贴纸解决方案结合了OpenCV的人脸识别技术，适用于AR应用开发。包含源代码和资源文件，易于上手操作。 在Unity3D环境中实现人脸动态贴纸功能，使用OpenCV进行人脸识别，并在检测到的人脸特定位置显示动画效果。该系统支持三种类型的动画：帧动画、骨骼动画以及粒子系统动画。
     
  • Android相机+人脸识别(Face++)
    优质
    Face++ Android相机插件集成了先进的人脸识别技术，提供精准快速的身份验证和个性化拍照体验，广泛应用于安全认证、智能摄影等领域。 Android相机结合人脸识别技术（Face++），可以帮助用户实现更加智能化的拍照体验。通过这种集成方案，系统能够自动识别并捕捉到最佳的人脸角度与表情，为用户提供高质量的照片拍摄解决方案。
     
  • 人脸识别技术（Face Recognition）
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    简介：人脸识别技术是一种生物识别技术，通过分析和对比人脸图像或视频中的特征信息来确认个人身份。该技术广泛应用于安全认证、社交媒体、移动支付等多个领域，极大地提升了便利性和安全性。 face_recognition 是一个简单的人脸识别库。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它来管理和识别人脸。该软件包采用了dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，在《Labeled Faces in the World》测试基准下达到了99.38%的准确率。此外，face_recognition还提供了一个名为face_recognition的命令行工具，方便用户通过命令行对文件夹中的图片进行人脸识别操作。 安装方法如下： 1. 首先需要安装 cmake 和 boost ``` pip install cmake pip install b ```
     
  • 多人脸识别Matlab代码-Face-Everything：包含人脸检测、对齐及识别功能的仓库
    优质
    Face-Everything是一个集成了人脸检测、对齐和识别功能的MATLAB项目。此仓库提供了方便使用的多人脸识别代码，助力于科研与开发工作。 基于GitHub上的一些项目构建的人脸识别系统旨在实现先进的人脸检测、对齐、识别与重建功能。当前版本的代码重构尚未成功，且不够优雅。 参考项目使用了MTCNN进行人脸特征提取，并利用CASIA数据集（cpp实现和matlab cp2tform）进行了实验，共处理了45,559张图片，其中453,078张对齐成功。整个过程耗时约1.11小时。 为了提高检测率并减少运行时间，可以考虑优化代码结构与算法效率。此外，在进行人脸对准时遇到了一些失败案例，这些情况通常涉及MTCNN检测、OpenPose对齐以及CLN跟踪和球面识别等步骤。 项目安装要求包括： - OpenCV(>=3.0) - Dlib(>=1.63) - CUDA(>=8.0) 遵循以下步骤进行安装： 1. 克隆仓库 2. 修改CMakeList.txt中的第44和45行以指向您的spherecaffe目录 3. 进入face-everthing并创建build文件夹，然后进入该文件夹执行`make -j4` 运行示例时，请先下载预训练模型（代码标识为：juk3）。 - 修改example/mtcnn_align_dataset.cpp中的输入参数以匹配您的数据集 - 在example/all_in_one.cpp中同样调整输入参数 希望这些信息能帮助您更好地理解和使用这个项目。
     
  • Face Analyzer 2.2.unitypackage：人脸识别 Unity 插件
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    Face Analyzer 2.2.unitypackage是一款专为Unity开发人员设计的人脸识别插件，支持面部特征检测、表情识别等功能，助力开发者快速实现智能化的人机交互应用。 Face Analyzer 是一款基于深度学习的人脸分析器插件，经过150,000多个数据集的训练，并且支持Unity C# 的 OpenCVNCNN API。该插件能够进行人脸特征检测、头部姿势估算、性别和年龄估计、种族判别（白人、黑人及其他）以及面部表情识别。请注意，此工具仅供学习使用，请勿用于商业目的。
     
  • CompreFace：Exadel提供的免费开源人脸识别工具
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    CompreFace是由Exadel提供的一款免费且开源的人脸识别工具，旨在为企业和个人开发者简化面部识别和分析任务。 CompreFace是一项免费的人脸识别服务，易于集成到任何系统中，即使是没有机器学习背景的开发者也能轻松使用。 概述： CompreFace是一个基于Docker的应用程序，用于人脸识别，可以作为独立服务器运行或部署在云环境中，并且无需专业的机器学习知识即可设置和操作。该应用采用深度神经网络技术进行面部识别，提供了一个简便易用的REST API接口来管理和训练人脸集合（Face Collection）。此外，CompreFace还具备一个角色管理系统，允许用户控制谁可以访问特定的人脸数据集。每个用户都可以创建自己的模型，并在不同的数据子集中对其进行操作和测试。