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Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
主要开源项目： SeetaFace人脸识别引擎。该引擎由中科院计算所山世光研究员带领的人脸识别研究组研发。 在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。 一般在小型办公室人脸刷脸打卡系统中采用的（应该）是这种方法，具体操作方法大致是这样一个流程：离线逐个录入员工的人脸照片（一个员工录入的人脸一般不止一张），员工在刷脸打卡的时候相机捕获到图像后，通过前面所讲的先进行人脸检测 在离线录入员工人脸的时候，我们可以将人脸与人名对应，这样一旦在人脸校验成功后，就可以知道这个人是谁了。 ，人脸识别技术主要分为了三类：一是基于图像的识别方法、二是基于视频的识别方法、三是三维人脸识别方法。
3.4K60发布于 2018-05-04 - 来自专栏机器学习AI算法工程
Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
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。 在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。 一般在小型办公室人脸刷脸打卡系统中采用的（应该）是这种方法，具体操作方法大致是这样一个流程：离线逐个录入员工的人脸照片（一个员工录入的人脸一般不止一张），员工在刷脸打卡的时候相机捕获到图像后，通过前面所讲的先进行人脸检测 在离线录入员工人脸的时候，我们可以将人脸与人名对应，这样一旦在人脸校验成功后，就可以知道这个人是谁了。 ，人脸识别技术主要分为了三类：一是基于图像的识别方法、二是基于视频的识别方法、三是三维人脸识别方法。
3K90发布于 2018-03-15 - 来自专栏编程
基于Python的人脸识别库，离线识别率高达99.38％！
-欢迎 原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。 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%。 这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，你可以打开命令行中任意图像文件夹，进行人脸识别！ 也可以用它来做一些「蠢事」，比如美图： 识别图片中的人脸 import face_recognitionknown_image = face_recognition.load_image_file( results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding) 你甚至可以使用该库和其他的 Python 库执行实时人脸识别
1.6K80发布于 2018-01-26 - 来自专栏北京马哥教育
Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
来源：Linux学习 ID：LoveLinux1024 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。 在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。 一般在小型办公室人脸刷脸打卡系统中采用的（应该）是这种方法，具体操作方法大致是这样一个流程：离线逐个录入员工的人脸照片（一个员工录入的人脸一般不止一张），员工在刷脸打卡的时候相机捕获到图像后，通过前面所讲的先进行人脸检测 在离线录入员工人脸的时候，我们可以将人脸与人名对应，这样一旦在人脸校验成功后，就可以知道这个人是谁了。 ，人脸识别技术主要分为了三类：一是基于图像的识别方法、二是基于视频的识别方法、三是三维人脸识别方法。
5.8K40发布于 2018-09-28 - 来自专栏钱塘大数据
Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
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。 在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。 一般在小型办公室人脸刷脸打卡系统中采用的（应该）是这种方法，具体操作方法大致是这样一个流程：离线逐个录入员工的人脸照片（一个员工录入的人脸一般不止一张），员工在刷脸打卡的时候相机捕获到图像后，通过前面所讲的先进行人脸检测 在离线录入员工人脸的时候，我们可以将人脸与人名对应，这样一旦在人脸校验成功后，就可以知道这个人是谁了。 ，人脸识别技术主要分为了三类：一是基于图像的识别方法、二是基于视频的识别方法、三是三维人脸识别方法。
5K70发布于 2018-03-06 - 来自专栏IT派
【源码】Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
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。 在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。 一般在小型办公室人脸刷脸打卡系统中采用的（应该）是这种方法，具体操作方法大致是这样一个流程：离线逐个录入员工的人脸照片（一个员工录入的人脸一般不止一张），员工在刷脸打卡的时候相机捕获到图像后，通过前面所讲的先进行人脸检测 在离线录入员工人脸的时候，我们可以将人脸与人名对应，这样一旦在人脸校验成功后，就可以知道这个人是谁了。 ，人脸识别技术主要分为了三类：一是基于图像的识别方法、二是基于视频的识别方法、三是三维人脸识别方法。
4.1K60发布于 2018-03-28 - 来自专栏智慧社区
离线式人脸识别技术，助力智慧社区的建设
在过去智能门禁人脸识别效率低，受网络稳定性影响大。离线式人脸识别技术出现，大大提高了人脸识别效率，及安全性。离线式人脸识别技术，为智慧社区发展提供了强大的活力。 timg.jpg 不受网络稳定性影响 在线式智能门禁受网络影响大，在人脸识别的瞬间网络不稳定，导致开门失败，影响用户体验。 而离线式智能门禁设备，不需要时时使用到网络，用户在注册人脸时，人脸信息会同步到设备。用户在人脸识别时候，当前人脸信息和设备存储库的人脸信息进行比对，做到高效识别，准确无误。 活体检测加强安全性 活体检测可防止包括照片和屏幕类翻拍的攻击，其原理是通过识别攻击内容里面漏出的各种类型的边框，图像质量，图像中人脸是否变形等方式，结合分析全局特征和局部微纹理信息有效过滤二次翻拍，通过机器学习方法提取细微特征有效过滤攻击 离线式人脸识别技术发展，给智能门禁如同插上翅膀，智能门禁作为智慧社区重要组成部分，其发展程度也影响智慧社区发展上限。浩邈科技在智能门禁领域，不断开发新技术，给社区居民带来便捷性，体验前沿科技。
99650发布于 2019-11-21 - 来自专栏机器之心
资源 | 基于Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
选自Github 机器之心编译 参与：路雪 仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别的库开源了。 该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。 这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，你可以打开命令行中任意图像文件夹，进行人脸识别！ 识别图片中的人脸 识别每张图片中的人物。 ? 注意事项 该人脸识别模型基于成年人照片训练，因此对儿童照片的识别效果不好。该模型默认比较阈值是 0.6，容易混淆儿童的面部。
2K80发布于 2018-05-09 - 来自专栏BestSDK
百度开放离线人脸识别SDK，活体识别率超过98%
近日，在百度AI开发者实战营深圳站中，百度宣布开放人脸识别离线能力，并以SDK的方式一站式集合离线人脸采集、离线活体检测、离线识别（对比/搜索）三大功能，按设备维度授权，最低仅需199元/个。 ? 据悉，本次百度开放的三大人脸识别离线能力包括离线人脸采集、离线活体检测、离线识别（对比/搜索），并以SDK的方式开放。 “离线识别”可实现设备本地完成人脸识别全流程。 用户获取上述离线人脸识别能力，仅需一个百度人脸离线SDK，吴延宇介绍，百度旨在打造一款功能最完善、体验最友好的SDK。 本次开放的离线识别SDK，则更适用于中小人脸库、且有网络限制的场景，实现设备端离线作业，比如人脸门禁、人脸考勤机等。
5.4K20发布于 2018-07-30 - 来自专栏钱塘大数据
Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%（附源码）
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。 在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。 一般在小型办公室人脸刷脸打卡系统中采用的（应该）是这种方法，具体操作方法大致是这样一个流程：离线逐个录入员工的人脸照片（一个员工录入的人脸一般不止一张），员工在刷脸打卡的时候相机捕获到图像后，通过前面所讲的先进行人脸检测 在离线录入员工人脸的时候，我们可以将人脸与人名对应，这样一旦在人脸校验成功后，就可以知道这个人是谁了。 ，人脸识别技术主要分为了三类：一是基于图像的识别方法、二是基于视频的识别方法、三是三维人脸识别方法。
29.4K60发布于 2018-10-26 - 来自专栏人脸识别SDK离线
针对腾讯人脸识别离线版本sdk的笔记说明
人脸识别离线sdk https://cloud.tencent.com/document/product/867/44383 最近经过一周的深入研究，终于把2个针对人脸识别的和图像对比的 sdk对接成功，目前2个sdk都是针对人脸识别离线方面的一个扩展，然后底层都是基于c和c++开发的，针对windows下 离线进行开发和对接。
2.6K31编辑于 2022-07-03 - 来自专栏BestSDK
虹软人脸识别SDK受邀GMIC：彻底免费、可离线使用
云端人脸识别平台方案虽然看起来美好，但是当没有网络的时候呢?当需要控制硬件成本的时候呢?离线则成为人工智能技术落地的关键，这也是将AI从云到端的唯一方式。 对于想进军这一蓝海市场的有实力的大公司来说，采购定制化的人脸识别SDK解决方案，以获取前沿的视觉AI人脸识别能力是他们的主要选择。 ArcSoft虹软人脸识别SDK：彻底免费、可以离线 “我的应用场景没有网络。” “用户数据隐私需要保护，无法布局互联网。” “网络不稳定，数据传输时快时慢。” 云端人脸识别平台方案虽然看起来美好，但是当没有网络的时候呢?当需要控制硬件成本的时候呢?离线则成为人工智能技术落地的关键，这也是将AI从云到端的唯一方式。 不同于其他的人脸识别API，ArcSoft虹软的人脸识别包括人脸检测，人脸跟踪，人脸比对识别，人脸属性识别(如年龄与性别)。
3.5K20发布于 2018-07-30 - 来自专栏Qt项目实战
Qt音视频开发40-人脸识别离线版
，连个屁的网，不联网看你怎么上传，于是离线的人脸识别应用应运而生，比如我们手机上的识别就是本地库在运算，至于本地模型库估计会联网更新，以保持最新的状态。 百度的离线人脸识别做的还行，看官网的sdk开发包，更新也是蛮快的，提供了windows、linux、android等版本。 本篇文章采用的百度离线SDK作为解决方案。 百度离线人脸识别SDK文件比较大，光模型文件就645MB，估计这也许是识别率比较高的一方面原因吧，不断训练得出的模型库，本篇文章只放出Qt封装部分源码。 调用compare_feature函数进行人脸比对。 百度人脸识别在线版和离线版SDK的封装： 离线版要求支持C++11的编译器，而且必须为MSVC。不支持mingw编译器。 二、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。
1.4K21发布于 2020-10-27 - 来自专栏小锋学长生活大爆炸
基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别
GitHub - 1061700625/OpenMV_Face_Recognition: 基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别 ''' >> author: SXF >> email : songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1 （Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It”（可自定义修改），可连接IoT平台 注：需配备SD卡，最大3支持2G，将main.py等文件放至 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
3.9K10编辑于 2025-05-24 - 来自专栏全栈程序员必看
Java + opencv 实现人脸识别，图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别
、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0 ，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile(); // 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似） String basePicPath while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别 ： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
28.8K32编辑于 2022-08-30 - 来自专栏小锋学长生活大爆炸
基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ? 按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
22.4K30发布于 2020-08-13 - 来自专栏wym
人脸识别
降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在 minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:
16.5K10发布于 2018-08-30 - 来自专栏瓜大三哥
人脸识别
1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像 该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
40.7K90发布于 2018-02-26 - 来自专栏兰舟千帆的java学习笔记
人脸图像识别（python人脸识别技术）
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。 不过肯定的一点是，你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据，人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。 人脸识别技术的应用和发展 谈到应用，我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁，目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器，我记得首先是收集了我们学生们的照片，应该是存入数据库的，我们学生的信息，包括学号，以及所在系等等 学生在进入公寓时需要进行人脸识别，机器会进行识别。系统有两种识别方式，一是识别人像，二是进行刷卡，刷卡会将自己的信息读取，会与数据库的信息对比，也是一种识别的方式。 我们可以有这个思路，这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
21.7K61编辑于 2022-07-16 C#用很少代码离线实现较好的人脸检测和识别
先介绍一下基本实验情况： 操作系统：win7 64位 VS版本:2019专业版 人脸检测：成功 人脸识别：成功 是否离线：是 编程语言：C# 开源库地址：https://github.com/takuya-takeuchi /FaceRecognitionDotNet 人脸检测一般调用第三方开放API接口才会达到很好效果，因为运用深度学习方法让很多开发者无法完美实现，但是技术日新月异，我偶然发现基于开源Dlib可以很完美实现人脸检测和识别 其实我就是用了FaceRecognitionDotNet实现这个功能而且比较简单，实现只需要借助于开源代码example即可实现，这里就不贴代码了，先上图 人脸检测很好实现，人脸对比呢？ 就是去搜索一个图片合集里面是否存在这个人，其实开源也为我们提供方法，效果图 我随便用一个范冰冰头像作为标准，然后用了很多范冰冰看着差异比较大的做测试，当然也有范冰冰和其他人合影，结果证明效果识别非常棒！
42000编辑于 2025-07-18
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