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。
这是第二次给大家推荐Github项目，上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器：媒体人自保攻略，今天介绍在Github开源的人脸识别项目，目前已经获得2000+的star，以后推荐Github项目会成为一个保留项，自己遇到觉着不错的就跟大家推荐，希望跟大家共同进步。
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目，以提高你在数据科学领域的技能。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦！ TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸
目前人脸识别开源项目众多，但真正能方便快捷拿来就用、性能指标业界领先的开源库并不多，而最近刚刚开源的face.evoLVe绝对是不容忽视的力量。
最近CVPR2020的论文集合在GitHub火了，CVPR2020-Paper- Code 的项目（https://github.com/extreme-assistant/CVPR2020-Paper-Code-Interpretation）已获得超5.2K Star（截至发稿），甚至一度排在趋势榜的前五名位置。
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
截止目前开源中国收录了 44478 款开源项目，囊括了最热门的各类开源项目，而软件的评分在一定程度上代表了软件的质量和热度，而 Python 语言近年来发展势头一路攀升，因此本文整理了 Python 语言中评分超过 8.0 分的几款项目管理工具，并附上评分和收藏量，以供开发者选择和交流，排名如下：
这两年人工智能项目很火，之前听入职的应届毕业生说：他们的很多朋友和同学都去培训人工智能了。但是到了培训机构真的能够把一个非计算机专业的人培训出来做人工智能吗？我想说：不能。做人工智能项目需要的是算法，需要研究大量的数据，进行建模，推到算法模型才行。根本不是培训机构三四个月就能够培训出来的。
在Windows使用此face_recognition项目时，由于官方不提供Windows版本：安装时总是遇到不同问题。
2010年，LinkedIn 着手开发 Kafka，到2011年 Kafka 进入 Apache 孵化器，成为世界顶级开源项目，并迅速被各种企业采用。据分析，目前已经有超过70%的世界500强公司在使用 Kafka。Kafka 主要作者、项目委员会主席及 Confluent 联合创始人饶军首先为大家带来了《Apache Kafka 的过去、现在和未来》的分享，介绍了 Kafka 这一路的各个关键节点及展望。他认为“Kafka 未来不仅仅是一个实时数据收集和传输系统，随着接下来的发展，它更偏向于成为一个实时数据流处理、交换和共享的平台。”
无论你是学习机器学习还是深度学习，看学术论文必不可少。作为 AI 初学者而言，如何挑选更适合自己、更容易学习的 AI 论文尤为重要！真的会起到事半功倍的效果。
人脸识别一直都是人工智能领域的研究热点，并被广泛应用于公共安全、金融支付等身份验证领域。
近日，腾讯优图首个AI开源项目ncnn 正式加入ONNX，现已支持将ONNX文件转换为ncnn模型。此后，AI开发者能更快实现从研究到模型的落地部署，也能更方便地在不同框架间切换，为每项任务选取最优的开发工具。 ONNX 的全称是“Open Neural Network Exchange”，即“开放的神经网络切换”。该项目旨在实现不同神经网络开发框架之间的互通互用。目前，Microsoft Cognitive Toolkit，PyTorch 和 Caffe2 均已支持 ONNX。 腾讯优图ncnn是腾
腾讯全球新总部于 11 月 28 日正式启用。这栋位于深圳滨海大厦的新大楼，在门禁上采用了腾讯优图的人脸识别技术。到目前为止，试运行的反馈算得上「非常良好」。 也就是说，腾讯上万名员工出入这栋大楼，都要通过腾讯优图在极短时间内的「检视」；而反过来，腾讯优图的产品每天也在接受着全体员工的把关：在五万人规模的人脸识别检测系统中，腾讯优图将错误率降到了千分之一以下。这一系统一方面要保证安全，即不在名单簿的人都无法顺利通过；另一方面则要保证应用，所有在名单库里的人都能够非常方便、不作任何停留地进出大楼。 腾讯优图实
人类总是具有识别和区分面部的天生能力。现在计算机能够做到这一点。这开辟了大量的应用程序。人脸检测和识别可以用来改善访问和安全性，就像最新的Apple Iphone一样，允许在没有物理卡的情况下处理付款 - iphone也这样做！，启用犯罪识别并允许个性化的医疗保健和其他服务。人脸检测和识别是一个研究很多的话题，网上有大量的资源。已经尝试了多个开源项目，以找到最准确实现的项目。还创建了一个管道，用于在加载图像后只需8行代码就任何输入图像进行检测，识别和情感理解！代码是开源的Github。
这是 JavaGuide 的「优质开源项目推荐」第 11 期，每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目。
这几年人脸识别技术在国内发展飞速，给生活带了很多便利，这个大家应该都有体会。早几年进高铁站还比较麻烦，要先排长队，得让检票口的工作人员一个一个查看证件然后“啪”地戳章，才能进站。很多人应该都和我一样想过一个问题，那为什么不多设几个口呢？我还专门问了朋友，朋友说都知道排长队体验不太好，不过多开一个口，就要多雇几个人，不但要一直开工资，还要有保险等各类配套的保障类支出，用人成本很高，所以二者只能相互取平衡。
来源：PaperWeekly 本文共900字，建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库 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（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。 项目链接： https://github.com/agei
来源：PaperWeekly 本文共900字，建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库
摘要: 看看开源中国社区 12 月份有哪些值得关注的新增项目：有将手机变成个人监控系统的 Haven，有中文语音对话机器人项目 dingdang-robot，有深度学习的人脸识别系统 DFace，还有中文处理工具包等等。 📷 1.将手机变成个人监控系统 https://www.oschina.net/p/haven 现已迈入互联网时代，这个时代最明显的特征就是：人人都有一部智能手机，衣食住行都离不开它。不仅如此，我们的个人隐私，或者重要的资料，还有银行卡等各种信息都存储在这部设备上。 一旦手机丢失或者资料泄
最近我们发现了一些非常有趣的开源机器学习库并把它们列成了一个清单，今天就一起来分享以下吧。
Python正在蓬勃发展，它的Github页面也是如此。今年对于Python来说是非常好的一年，我们看到了一些非常强大的Python开源项目。今天，我们列出了一些顶尖的python开源项目;试着至少为其中之一做些贡献，这将有助于提高您的Python技能。下面是30个Python开源项目的细节，让我们开始吧
AI 科技评论按：人脸识别技术已经进入了大规模应用，个人数据的隐私问题也得到越来越多关注，针对隐私保护、躲避和攻击人脸识别系统的研究也陆续出现。
之前不是做了个开源项目嘛，在做完GitHub登录后，想着再显得有逼格一点，说要再加个人脸识别登录，就我这佛系的开发进度，过了一周总算是抽时间安排上了。
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦！
hello，大家好，今天要分享的内容是关于如何获取所需的数据集，请看下面的图。下图经常被用来解释为什么深度学习如此强大，当你向深度学习模型系统提供更多数据的时候，它会变得越来越好，远比旧的方法要好。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
「 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
「AI 影响因子」是雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目，旨在呈现国内企业研究院学术&开发实力，为高校学生及从业者提供在会议/期刊论文、数据集比赛及开发项目三大领域的横向对比参考。此外，AI 科技评论也整合了诸如与高校实验室合作、学术会议赞助等企业活动，尝试为读者们提供一个全面的数据平台。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
最近，一些 AI 生成视觉形象的应用爆火，例如只需 9 块 9 就能生成个人写真的「妙鸭相机」。由于操作简单，不涉及任何技术操作，很多用户都纷纷在朋友圈晒出妙鸭相机生成的写真。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
AI灵感生成：《三体》里有一个情节：人类对宇宙进行探索，发现了一个新的维度——“四维空间”，但在四维空间中，人类发现的一切都是二维平面的投影，人类不知道的是，这些二维投影，正以一种超乎想象的姿态出现在三维空间中。
我就说吃瓜群众平常要多关注科技新闻，一个在科技界已经诞生了一年多的“老技术”Deepfake 居然因为“明星换脸”的视频火出了圈。
之前实践了下face++在线人脸识别版本，这回做一下离线版本。github 上面有关于face_recognition的相关资料，本人只是做个搬运工，对其中的一些内容进行搬运，对其中一些例子进行实现。
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目，重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域，通过开源自研的方法，方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来，本项目在业界获得了广泛关注，最近TFace发布了新版本，在优化了原有人脸识别模块的同时，新增了人脸安全模块。
Python是当下最火的编程语言之一，在GitHub上有大量热门开源项目，近日开源众包平台IssueHunt评选出了2018年GitHub上最流行的50个Python开源项目如下：
1、HR联系，问了一些常见问题，比如为啥离职，啥能力咋样。然后给我发了一份题（108道左右），让我回去刷题，刷的差不多告诉她能够进行机试——也就是上机写代码
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
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