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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游戏化思维
[美] 凯文·韦巴赫（Kevin Werbach）、[美] 丹·亨特（Dan Hunter） / 周逵、王晓丹 / 浙江人民出版社 / 2014-4 / 36.90
[内容简介] ●本书由开设了全世界第一个游戏化课程的沃顿商学院副教授凯文·韦巴赫和丹·亨特所著，第一次全面系统地介绍游戏化的理论，阐述了如何将游戏的理念应用到商业实践中。 ●作者指出，在商业竞争日益激烈的今天，传统的激励方式渐渐失效，未来的管理将更多地建立在员工和消费者的内在动机和自我激励上。这些制作精良、设计巧妙的游戏建立在多年来对人类动机和人类心理的研究基础之上，可以最大限度地激发......一起来看看 《游戏化思维》 这本书的介绍吧!
