内容简介：博客：blog.shinelee.me |人脸识别流程包括人脸检测、人脸对齐、人脸识别等子任务，这里优先总结功能相对齐全的开源项目，再总结完成单个子任务的开源项目。本文主要关注方法较流行且提供源码的开源项目，忽略了仅提供SDK的。
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人脸识别流程包括人脸检测、人脸对齐、人脸识别等子任务，这里优先总结功能相对齐全的开源项目，再总结完成单个子任务的开源项目。本文主要关注方法较流行且提供源码的开源项目，忽略了仅提供SDK的。
全任务
- SeetaFaceEngine 与 SeetaFaceEngine2 ，是中科院山世光组开源的项目，含Detection、Alignment、Identification，前者代码齐全，很适合学习，只是没有开源模型训练方法，后者只提供了SDK。
- OpenCV 以及 opencv_contrib ，传统方法和深度学习方法都有，4.0版本已发布，见 ChangeLog 。
- dlib 基于C++的机器学习库，其中也含有 frontal face detection 和 face recognition等。 face_recognition 基于dlib的人脸识别（python）。
- openface官网 以及 cmusatyalab/openface github 是基于google FaceNet(CVPR 2015) 用 Python 和Torch实现的人脸识别系统。
- facenet ，基于Tensorflow实现的FaceNet，参考了上面的openface
- TadasBaltrusaitis/OpenFace （与上面的openface不是同一个），汇总了多篇论文的实现，含facial landmark detection、head pose estimation、facial action unit recognition 以及 eye-gaze estimation，侧重于facial behavior analysis and understanding。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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信息论、推理与学习算法
麦凯 / 高等教育出版社 / 2006-7 / 59.00元
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