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基于dlib人脸识别工作小结
基于dlib人脸识别工作小结
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基于开源项目faceai，描述详细的环境配置步骤，对比传统与深度学习方法的实时性。
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Dlib实现人脸识别
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python简单实现人脸识别 识别人脸68个特征点 并且标记出来
dlib人脸检测
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python 调用dlib库自带的frontal_face_detector进行人脸特征提取 代码
dlib人脸识别
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dlib c语言实现人脸检测的前向过程，fhog是以cell为单元的提取最终的向量的，而hog是以block为单元提取最终的向量；另外dlib实现目标检测训练过程中，考虑了目标检测框到特征空间的映射，以及特征空间反映射回来框的IOU，这就在训练的过程中考虑了缩放层级的问题，从而使得提取的特征更为准确
dlib人脸识别实例
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使用dlib实现人脸识别，追踪。写成的中人脸识别模块。 实施对话系统：end-to-end的文本生成式模型，适用于闲聊；在问答式的对话里，针对性强，一般会采用检索匹配+知识图谱的方式
android使用Dlib人脸识别
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基于dlib的人脸识别的android开发demo，基于dlib的人脸识别的android开发demo
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dlib人脸检测和关关键点检测
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在dlib实例基础上实现了人脸检测和人脸框图像的本地保存；批量读取文件并保存人脸关键点至txt和标签至文件。
face++实现人脸相似度对比
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通过比较两张人脸相似度判断是否是同一个人，博客说明：http://blog.csdn.net/zhong1113/article/details/25332893
python使用dlib对人脸识别的范例程序
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python使用dlib对人脸识别的范例程序。资源中包含dlib环境配置和离线的html文档。
人脸检测原理
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不收分的人脸检测实现原理资料
基于dlib人脸识别所需的包
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1、python3.9安装dlib库： --pip install boost --pip install cmake --下载dlib-19.22.99-cp39-cp39-win_amd64.whl文件至命令窗口的目录位置，并 执行pip install dlib-19.22.99-cp39-cp39-win_amd64.whl（注：其他版本的 python找到相应的dlib包即可，若是py
基于C#+dlib+emgu实现人脸识别
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基于dlib的人脸识别和情绪检测
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基于dlib的人脸识别Python代码
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用300行Python代码实现一个人脸识别系统源码，基于dlib
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“人脸识别”学习报告
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人脸识别是人工智能在智能感知领域的一项重要任务，同时也具备巨大的实用价值。本文主要从人脸识别的起源、发展历程、主要方法、关键技术、主要应用和发展前景等方面对人脸识别进行阐述。
dlib人脸识别库
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dlib人脸识别库为其官方推出的人脸识别、表情识别算法，可借助其成熟的平台进行自己相关内容的学习
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主要介绍了Dlib+OpenCV深度学习人脸识别的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
dlib库(python 人脸识别)
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这是关于人脸识别的一个很重要的库，直接安装很难成功，这里直接下载就ok
python+dlib活体检测
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基于python+dlib实现的活体检测，参照了眨眼检测的代码，原理是取人脸68个特征点之中的几个点，计算它们之间的欧氏距离比率，达到特定阈值就通过，检测步骤:左转头，右转头，张张嘴
人脸识别 基于系统库和68个标志点的识别算法
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人脸识别算法 调用系统库函数结合638个标志点法的人脸识别算法 包含论文 图片 代码 仅供学习参考使用！
dlib人脸识别python3.6适配版
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基于卷积神经网络的dlib库，在当前文件夹下，shift+右键，选在此处打开命令窗口，执行python install setup.py 即可完成安装，直接进行引用
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python 基于 dlib 的人脸识别+源代码+文档说明
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基于Python+dlib 进行人脸识别【100011844】
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人脸识别的主要算法 其核心算法是 欧式距离算法使用该算法计算两张脸的面部特征差异，一般在0.6 以下都可以被认为是同一张脸 人脸识别的主要步骤 1 获得人脸图片 2 将人脸图片转为128D的矩阵(这个也就是人脸特征的一种数字化表现) 3 保存人脸128D的特征到文件中 4 获取其他人脸转为128D特征通过欧式距离算法与我们保存的特征对比，如果差距在0.6以下就说明两张脸差距比较小
Python 基于 dlib 的实时人脸识别，可作为毕业设计.zip
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本项目是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。 本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 [dlib](http://dlib.net/)中的深度学习模型，用[Labeled Faces in the Wild](http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/)人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识
face-id-backend:这是基于openface，django-rest，dlib和opencv，基于base64编码的img的人脸识别系统后端的演示
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面部识别后端 这是面部识别系统后端的演示。 我们严重依赖一些开源代码，对基准数据集的某些实现进行测试，最后将它们集成到我们的后端系统中。 Frontend由高中野开发。 要求 Anaconda 5.0 Python 3.6.0 火炬0.2.0 张量流1.2.0 keras 2.1.2 敞开的脸 dlib 19.7.0 Django 1.11.7 djangorestframework
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基于dlib+mysql+opencv+tkinter的人脸识别签到系统源码+项目说明.zip
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【项目介绍】 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到94.5分，放心下载使用！ 该资源适合计算机相关专业(如人工智能、通信工程、自动化、软件工程等)的在校学生、老师或者企业员工下载，适合小白学习或者实际项目借鉴参考！ 当然也可作为毕业设计、课程设计、课程作业、项目初期立项演示等。如果基础还行，可以在此代码基础之上做改动以实现更多功能。 人脸识别
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