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Android本地人脸识别利用bifan-wei-Face/Detector: V1.0

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简介：
本项目为Android平台的人脸识别库V1.0，基于bifan-wei-Face/Detector开发，提供高效、准确的人脸检测与识别功能。 项目概述 bifan-wei-FaceDetector:V1.0 是一款专为 Android 平台设计的开源人脸识别库，旨在提供高效、准确且易于集成的人脸检测解决方案。 主要功能： - 人脸位置检测：能够精确识别图像或视频流中的人脸位置，并返回人脸矩形框坐标。 - 检测排序：按照人脸框大小从大到小进行排列，使用户优先处理最主要的人脸。 技术特点： - 高效性：通过使用 OpenCV 的优化算法和多线程处理技术实现了快速的人脸检测，在实时视频流中保持流畅的性能表现。 - 轻量性：代码结构简洁清晰，易于理解和集成，并且不会增加应用负担。 - 易用性：提供简单易用的 API 接口，开发者只需几行代码即可实现人脸检测功能。例如通过调用 detectFaces(Bitmap) 方法完成一张图片的人脸识别。 - 可定制化：允许根据具体需求自定义检测策略和阈值。

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  • Android本地人脸识别利用bifan-wei-Face/Detector: V1.0
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    本项目为Android平台的人脸识别库V1.0，基于bifan-wei-Face/Detector开发，提供高效、准确的人脸检测与识别功能。 项目概述 bifan-wei-FaceDetector:V1.0 是一款专为 Android 平台设计的开源人脸识别库，旨在提供高效、准确且易于集成的人脸检测解决方案。 主要功能： - 人脸位置检测：能够精确识别图像或视频流中的人脸位置，并返回人脸矩形框坐标。 - 检测排序：按照人脸框大小从大到小进行排列，使用户优先处理最主要的人脸。 技术特点： - 高效性：通过使用 OpenCV 的优化算法和多线程处理技术实现了快速的人脸检测，在实时视频流中保持流畅的性能表现。 - 轻量性：代码结构简洁清晰，易于理解和集成，并且不会增加应用负担。 - 易用性：提供简单易用的 API 接口，开发者只需几行代码即可实现人脸检测功能。例如通过调用 detectFaces(Bitmap) 方法完成一张图片的人脸识别。 - 可定制化：允许根据具体需求自定义检测策略和阈值。
     
  • 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）
    优质
    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 ```
     
  • Face++人脸识别演示示例
    优质
    Face++人脸识别演示示例提供了一种直观的方式，展示如何利用先进的人脸识别技术进行身份验证、面部属性分析等操作，适用于多种应用场景。 各位程序员可以先运行一下代码看看效果是否符合预期。这是face++提供的一个示例程序，你可以将其跑起来，并去face++官方进行注册认证后集成到自己的项目中。
     
  • MATLAB人脸匹配代码-人脸识别: face-recognition
    优质
    本项目提供基于MATLAB的人脸识别与匹配代码，采用先进的人脸检测和特征提取技术，实现高效准确的人脸识别功能。适合科研及教学使用。标签：face-recognition, MATLAB代码库 该项目是为计算机视觉课程开发的，在MATLAB环境中实现了两种不同的面部识别方法：模板匹配、特征面分析以及神经网络。 **要求：** - 代码经过测试可在Python2.7环境下运行，需要安装并配置好MATLAB@tensorflow/tfjs-node环境。 - 注意该代码可能还需要调整才能在Windows计算机上运行。可以通过npm install命令下载所需的模块。 - 在使用Node.js时，请先设置路径变量（例如：setenv(PATH, [getenv(PATH), /path/to/node/bin])）。对于Windows系统，需要将代码中的dir调用替换为ls，并且可能还需要修改对返回结构的.name字段的引用。 **评估文件：** Evaluation.m是运行和执行各种方法的主要脚本。训练数据应存放在如下位置： ``` ./FaceDatabase/Train/ ```
     
  • Java-Face人脸识别程序代码
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • Flutter实时人脸识别：Face-Recognition-Flutter
    优质
    Face-Recognition-Flutter是一款基于Flutter框架开发的人脸识别应用，能够实现实时人脸检测与识别功能，适用于移动设备。 人脸识别颤动实时面部识别颤动应用程序使用APK文件实现。该应用利用Firebase ML Vision进行人脸检测，并通过TensorFlow实施模型引入tflite来执行人脸识别转换。 安装步骤如下： 1. 下载或克隆此仓库。 2. 转到项目根目录，在控制台中运行`flutter pub get`命令以获取所需的依赖关系。 3. 为flutter_tflite软件包添加动态库，使其正常工作。 4. 安装Flutter应用：使用`flutter run`。 认可度（来自Westworld的照片） 贡献使开源社区成为了一个令人赞叹的学习、启发和创造场所。任何贡献都将不胜感激。分叉项目并创建您的Feature分支以进行开发。
     
  • 基于人脸识别的课堂考勤系统 v1.0：Face-Recognition-Class-Attendance-System
    优质
    Face-Recognition-Class-Attendance-System是一款利用先进的人脸识别技术自动记录学生出勤情况的应用程序。它通过智能分析，提高了课堂管理效率和准确性。 本项目基于Python3.6开发，并采用Qt Designer（QT5）设计主界面。使用PyQt5库编写控件功能，结合开源OpenFace人脸识别算法进行面部识别，并通过眨眼检测实现活体验证。同时利用OpenCV3实现实时的人脸识别。 此外，项目的数据库部分采用了MySQL，用于存储班级学生信息、各班学生的数量及考勤记录等数据，便于集中管理和统一查询。 最近发布了一个新版本名为“Face Recognition Algorithms Test System”。
     
  • PB+Luxand Face SDK 8 实现人脸识别
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    本项目采用PB框架结合Luxand Face SDK 8技术，实现高效精准的人脸识别功能，适用于多种应用场景，如安全验证、用户登录等。 程序DLL由VC9（2008）+ PBNI编写，实现LuxandFace_SDK8中的自动人脸跟踪识别（在退出时保存为dat文件）以及两图对比的人脸识别功能。