中科院计算机所山世光老师的开源免费人脸识别库seetaface，识别率可达97.1%。
详细可见博文http://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/53608540提供编译后的debug和release模式下的lib,dll下载。
可以和我们下载opencv后一样使用

离线SDK编写的，识别快速可靠。
delphi源码，识别库和dll文件可以直接使用

AnyHand是编写一个视觉工具箱时的副产品，将其中的手势识别部分抽取出来做成了这个简单的手势识别库。
通过手势与计算机交互是计算机视觉交互的一个重要领域，这个库可以帮助具有一定编程能力，但没有计算机视觉背景的开发者快速地生成一个手势交互系统。
其中提供的API可以被用于图形用户界面应用程序。
只需要选取一个合适的手势模板，无需大量的模板训练就可就可以进行手势识别。
识别过程中将会实时返回您需要的手势名称、手势位置以及手势包围盒等信息，方便应用系统的调用。
在应用前请先仔细阅读系统的《安装与配置文档》、《应用文档》和《API描述文档》。

2011版labview开发，需要安装VISION图像处理子模块，本程序为完全开源，用于图像处理领域，主要用于创建OCR字符识别库，并用于动态识别图像中的字符。
专业作品，欢迎交流沟通

适合用c++或者python的小伙伴来学习

算法流程：本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下：图：人脸识别系统框架图整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。
二、算法介绍基于PCA算法的人脸特征提取2.1PCA的基本原理PCA中文全称主成分分析法（PrincipalComponen

相比tesseract自带eng识别库，此库只包含0-9个数字和小数点，在经过矫正训练后，对数字识别效果不错。
在本人博客中会有训练的图片和识别的图片

python3安装OCR识别库tesserocr

*2016.3.211、Fuzz模块bug修复及性能优化。
（感谢孤狼、NoGod等网友提交的bug和反馈！）2、将软件临时文件清理修改为软件退出时清理，增强用户体验。
*2016.1.201、升级自带的验证码识别引擎。
2、优化部分模块。
*2015.12.21、修复两处bug，增强和优化部分功能。
*2015.10.301、增加对次世代验证码识别引擎2.6.0.1识别库的支持。
*2015.10.211、修复已知bug，发布使用帮助手册。
2、优化HTTP代理服务器功能。
3、增加注销会话功能，解决暴力破解测试时，某些系统只能成功暴破一个用户的问题。
4、增加“数字自增长模式”补零功能，勾选补零后，1-100的格式会修正为001、002....100。
5、增强“变体叠加模式”，允许叠加字符串。
6、变体处理规则增加Unix时间戳转换。
*2015.7.241、修复已知bug，增强和优化部分功能。
2、增强验证码识别功能，支持四则运算类型的验证码。
*2015.6.251、修复目前已知的所有bug。
2、加入了X-Forwarded-For,Client-IP的指定IP段随机伪造。
3、验证码识别支持自定义HTTP请求头部，再也不怕要Referer才能获取验证码等情况了。
4、可以添加批量代理服务器，Fuzz时轮询使用HTTP代理。
5、自动识别次世代验证码识别库版本，自动更换引擎。
*2015.03.23修复SSL的bug。
*2015.03.22更新次时代验证码识别引擎动态链接库*2015.03.191、修复重新设置变体后，“变体条件丢弃”功能“应用于变体”处无法实时更新的bug。
感谢1c3z@Wooyun提交此bug。
2、修复GET请求中验证码未替换的bug。
感谢-_-!orz@Wooyun提交此bug。
更多工具请到http://caidaome.com/

FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，它还提供了一个命令行工具，让你通过命令行对任意文件夹中的图像进行人脸识别操作。
该库使用dlib顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准(LabeledFacesintheWildbenchmark)上的准确率高达99.38%。

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。