解决人脸识别系统中，人脸图像的尺寸归一化、位置校准、光照补偿、直方图均衡化、特征提取的工作。

SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。

基于K-L变换的人脸识别系统，用MATLAB实现，有简单的图形界面。

这是基于VC+opencv的人脸识别，可以精确的识别出人脸五官并圈出来

Python编写的双2D,2DPCA,算法使用库函数的LBP,直方图算法余弦相似度，https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/89191158feret人脸库，200人，每人7张；
看到大家需要，我就上传了。
代码都是我整理的，编写通过的。
Oracle数据库之前上传过

基于qt+opencv的人脸识别代码，输入人脸、训练、识别人脸

肤色模型人脸识别matlab代码，肤色模型人脸识别matlab代码，肤色模型人脸识别matlab代码

40M比较大，差点不能上传，绝对的好东西。
人脸识别是图像处理领域的一个重要技术，是该领域非常活跃的研究课题。
它是基于人类脸部特征信息进行身份识别的一种模式识别技术。
由于人脸图像的特殊性，要使这项技术完全成熟并能够应用到现实生活中，还需要有很多亟待解决的问题，因此，人脸识别研究具有很大的挑战性，一直是模式识别领域的研究热点。
人脸识别的过程主要分为三个阶段：人脸检测、特征提取以及分类识别。
针对目前常用的人脸识别方法中存在着一些缺陷，如计算量大，图像受光照、表情、姿态的影响较大等问题，本文提出基于图像处理的方法，获得更好的识别效果。
2．主要内容（1）熟悉目前常用的人脸识别方法；
（2）了解图像处理中应用于模式识别的方法，；
（3）选定用于人脸识别的图像处理方法；
（4）人脸特征提取；
（5）人脸的分类识别；

针对口罩检测，进行调研，包括了分类器的设计，人脸检测的设计。
其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。
包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。
人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.

java人脸识别培训视频完整版，用于就业培训的视频，由于文件过大，用百度网盘保存，让你快速学习java人脸识别

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。