论文研究基于多任务深度学习的人脸特征点定位算法 .pdf

基于多特征meanshift的人脸跟踪算法

实现常用基于深度学习的人脸检测算法

基于openCV的人脸定位包含详细的程序

将一幅人脸图像（称为源图像）映射到另一幅人脸图像（称为目标图像）上，从而实现人脸图像的变形并达到某种特殊效果的表现要求。其中，一个最关键的问题是保持两幅人脸中器官特征的约束映射。提出一种技术策略，可以

将C1特征应用于静态图像人脸表情识别，提出了一种新的基于生物启发特征和SVM的表情识别算法。提取人脸图像的C1特征，利用PCA LDA方法对特征进行降维，用SVM进行分类。在JAFFE和Extende

为实现人脸表情及姿态变化下，鼻尖点的快速准确定位，提出一种基于人脸侧影线角点检测的鼻尖点定位方法。首先利用柱状人头模型，进行人脸姿态粗矫正；然后通过旋转投影法提取人脸的侧影轮廓线，并基于B样条尺度空间

深度学习与人脸识别算法研究.pdf

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

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。

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