基于 MindSpore 的开源人脸识别工具包，集成了目前比较先进的人脸检测、人脸识别和对齐模型，挺适合前端搞点 AI 互动的小项目。代码结构清爽，模型推理也快，适配安卓、iOS 甚至 WebSocket 场景都有例子，接入体验还不错。
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第十一章模型评估11.1 ROC曲线1. ROC曲线:接收者操作特征（receiver operating characteristic），roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性横轴：负正类率（false positive rate，FPR）特异度Specificity代表分类器预测的正类中
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打包了face.kmodel、facedetect.kmodel、FD.smodel、FE.smodel、KP.smodel文件，适用于k210等开发板开发的人脸识别模块，可以放置在sd卡根目录。
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提供人脸识别代码，供有需要者使用。
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在iOS平台上进行人脸识别是一项涉及深度学习和计算机视觉技术的任务，主要使用苹果提供的Core ML框架以及Vision框架。这两个框架是苹果为了方便开发者在iOS、macOS等平台上实现机器学习功能而设计的。本教程将深入探讨如何利用这些工具实现在iOS应用中进行人脸识别。我们需要了解Core ML
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在iOS平台上实现人脸识别技术，通常会涉及到多个关键知识点，其中包括计算机视觉、深度学习以及iOS的原生开发技术。本文将围绕“人脸识别iOS”这一主题，深入探讨如何利用ping++框架来构建人脸识别系统。人脸识别是一项基于人的生物特征进行身份识别的技术，主要依赖于面部特征的分析与比较。在iOS中，苹
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使用opencv自带的分类器和封装好的类进行人脸探测,利用haar特征进行人脸检测。
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人脸识别，通过链接USB视频，在采集人脸识别，在通过一系列的图像处理完成识别工作
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