ORL（Olivettiresearchlaboratory）是英国剑桥大学Olivetti研究所制作的人脸数据库。
该数据库包括40个不同人，每人I0幅图像，共400幅。
每幅原始图像为256个灰度级，分辨率为II2X92。
ORL人脸图像是在不同时间、不同视角、各种表情（闭眼/睁眼、微笑/吃惊/生气/愤怒/高兴）和不同脸部细节（戴眼镜/没戴眼镜、有胡子/没胡子、不同发型）的条件下拍摄的。

matlab开发-用PCA检测平面图像的眼镜。
用主成分分析法检测人脸图像中眼镜的存在

在Unity中实现百度AI人脸识别登录演示，涉及到的技术主要包括Unity引擎、C#编程语言以及百度的人脸识别API。
Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，而C#是Unity的主要编程语言，用于编写游戏逻辑和交互功能。
百度AI人脸识别服务是基于深度学习技术的智能面部识别系统，能实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能，广泛应用于身份验证、安全监控等领域。
我们需要在Unity项目中设置好必要的环境。
这包括安装Unity编辑器，创建一个新的Unity场景，并确保Unity版本与所使用的百度SDK兼容。
然后，需要在C#脚本中导入必要的库，如Unity的`usingUnityEngine`和百度AISDK的`usingBaidu.Aip.Face`。
在C#脚本中，你需要注册并获取百度AI的API密钥（APIKey和SecretKey），这些是调用百度API时的身份验证凭证。
你可以通过百度AI开放平台进行注册并申请相应的API权限。
将这些密钥安全地存储在项目中的配置文件或环境变量中，避免暴露敏感信息。
接着，初始化百度人脸识别的客户端对象，通常包含设置API密钥、设置请求的URL以及选择相应的服务接口。
例如：```csharpvarclient=newAipFace("your_api_key","your_secret_key");client.HttpClient.Timeout=TimeSpan.FromSeconds(30);```在登录过程中，关键步骤是捕捉用户的人脸图像。
这可以通过Unity内置的相机组件来实现，例如创建一个虚拟相机专门用于捕获面部。
可以使用Unity的`WebCamTexture`类获取摄像头的实时视频流，并将其转化为适合API处理的图像格式，如Base64编码的字符串。
然后，调用百度API的人脸检测接口（`Detect`方法）来检测图像中的人脸。
该接口会返回人脸的位置、大小等信息，便于后续的对齐和识别操作。
例如：```csharpDictionaryoptions=newDictionary();options.Add("face_fields","face_token,face_probability");varresult=client.Detect(imageBase64,options);```一旦检测到人脸，使用人脸特征提取接口（`Search`方法）来寻找匹配的用户。
这通常需要预先上传用户的人脸信息到百度AI的服务器上，形成人脸库。
匹配成功后，可以将返回的用户信息与系统中的账户进行比对，从而完成登录验证。
在实际应用中，为了提高用户体验，可能需要考虑错误处理和优化，比如处理网络延迟、重试机制、以及在多用户环境中如何有效地管理人脸库等。
"百度AI人脸识别"在Unity中的实现涉及Unity3D引擎与C#编程的结合，以及百度AI提供的面部识别服务。
这个过程包括环境配置、API调用、图像处理、人脸识别和账户验证等多个环节，需要对相关技术有深入理解和实践。

人脸识别资源，包含1000张人脸图像人脸识别资源，包含1000张人脸图像

外文文献本次设计学习主要是了解人脸识别的相关知识，学会通过基于PCA的特征脸算法和基于LDA的Fisher脸算法来从人脸图像库中识别出相关图像。

一种基于LBP和CNN的人脸识别算法，徐镇，刘阳，针对直接将人脸图像作为卷积神经网络的输入，往往会出现人脸图像维数过高且会忽略人脸局部结构特征信息等问题，本文主要研究一种

（解压密码:easyface）事例中整合了摄像头功能,实时显示画框的人脸图像..NET4.0VS2013编译运行,绝对没有问题.绝对不是半成品.单机识别,非云识别.采用开源引擎.支持windowsXP以上系统.兼容32,64位.1.支持人脸实时检测画框.最多检测20张.2.支持人脸以内存或文件方式传入.3.两张脸的图片文件比对,算出相似度.其中图片以最大脸为主.4.支持单张人脸提取特征码.5.支持根据两个特征码算出相似度.1:1使用方法.直接送入两张图片(内存或文件方式),得到相似度结果1:N使用方法.1.送入所有人物图片,得到每个人物的特征码,和人物信息一起保存下来.2.送入需要识别的人物,得到特征码A.3.轮流将人物库中的特征码取出来和特征码A进行对比.最相似度最大人物为目标人物.还需要阀值,小于70%表示没找到.解压密码:easyface

使用百度AI接口用java实现的人脸图像比对功能示例,jdk请用1.8以上版本

公安部安全防范标准，PDF高清，人脸识别应用，静态人脸图像采集规范

人脸识别是一个非常困难的模式识别问题，具有非常广阔的应用前景。
一个人脸识别系统包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分，对输入的人脸图像进行预处理是人脸识别过程中的一个重要步骤。
人脸图像由于在生成、传输或变换过程中会受到各种因素的干扰和影响，从而产生噪声。
为了保证提取的特征对人脸在图像中的大小、位置和偏斜具有不变性，以及对光照条件具有不敏感性，故特别需要对人脸图像进行预处理。
包括人脸识别技术分析研究及各种算法

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。