PRNet人脸识别python实现 68个特征点

用于人脸识别的人脸特征点检测，可画出人脸的68个特征点。包括人脸、眼睛、鼻子，嘴巴等特征点。

写在前面 python代码很简短,不像C++等要写几百行代码,但其实你调用的模块,底层都是用C/C++写的 如果imshow出现qt.qpa.plugin: Could not find the Qt

已知人脸特征点位置，进行关键点匹配，实现人脸识别，例如通过随机森林和HArr特征提取确定关键点位置，在已知关键点坐标的情况下进行人脸识别。

Dlib模块的68个人脸关键点检测，包括下巴：[0, 17]，右（左）眉毛：[17, 22]（[22, 27]），鼻子[27, 36]，右（左）眼睛[36, 42]（[42, 48]），嘴巴轮廓[48

基于python的一个人脸识别的实例，里面包含源代码，已经经过测试，是一个很好的入门级的例子

关于activeappearancemodel(人脸特征点匹配)的一个算法代码，可以有效的搜索匹配目标人脸形状，提供进一步去识别脸部表情等研究的可行性。

基于PCA算法的人脸识别代码，主要实现特征脸的提取和人脸的识别

配置好运行环境，可直接运行本demo代码模块，免费且支持离线。其中运用到了虹软的SDK，只要去官网免费注册一个账户，填入相应的APPID、FD_SDKKEY或FR_SDKKEY即可。详细配置及操作说明

基于dlib和opencv的人脸68点检测与动作识别c++源码,vs 2017,release x64

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