快速深度学习人脸检测论文

本篇论文讲述了一种基于深度网络学习的人脸识别方法，

针对具有姿态、表情和分辨率单一或多变化情况下，提出了一种基于非线性深度网络的多形态人脸识别算法

深度学习与人脸识别算法研究.pdf

这里面包含整个基于神经网络深度学习实现人脸识别项目，包括原始数据训练数据训练模型测试数据等

1.c++开发；2.人脸识别中用到了深度学习3.是个完整的考勤签到系统用C++调用OpenCV库实现人脸检测、人脸关键点定位、面容特征提取；用Windows版Caffe建立训练模型，将训练好的模型部署

本项目号称世界上最简单的人脸识别库，可使用Python和命令行进行调用。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（LabeledFacesintheWildbenchm

基于QT实现的人脸识别系统，基于caffe框架C++实现，人脸检测部分使用MTCNN算法实现，识别部分用Seetaface里的Identification，Qt实现界面开发，使用MySQL数据库。

提出的构建深度神经网络的方法能够识别训练集中没有身份的表情信息，是由于深度神经网络的深度抽象特征表示方法对来自身份的大的噪声信息有一定的过滤效果

人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点，同时人脸识别的研究领域非常广泛。因此，本技术综述限定于：一，在LFW数据集上（Labeled Faces in the Wild）获得优秀结果的方法; 二，是采

使用C++、OpenCv实现了人脸的检测和标识，能够通过摄像头检测到人脸并处理保存，再经过训练后能过识别出已存储的人脸。主要有检测、训练、识别三大功能。附带免安装版试用，之后可以自己配置好就可以使用了