目录 一、概述二、环境要求2.1 硬件环境2.2 软件环境 三、开发流程3.1 编写测试3.2 配置资源文件3.2 验证功能 一、概述 本文档是针对x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸跟踪功能，opencv通过摄像头采集视频图像，将采集的视频图像送给seetaface6的人脸跟踪模块从而实现人脸跟踪功能。 测试结果如下图所示： 本编者，不好意思露

目录 一、概述二、环境要求2.1 硬件环境2.2 软件环境 三、开发流程3.1 编写测试3.2 配置资源文件3.2 验证功能 一、概述 本文档是针对x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸识别功能，opencv通过读取本地图像，将采集的本地图像送给seetaface6的人脸识别模块从而实现人脸识别功能。 测试结果如下所示： 二、环境要求 2.1 硬

目录 一、概述二、环境要求2.1 硬件环境2.2 软件环境 三、开发流程3.1 编写测试3.2 配置资源文件3.2 验证功能 一、概述 本文档是针对x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸朝向姿态估计功能，opencv通过摄像头采集视频图像，将采集的视频图像送给seetaface6的人脸朝向姿态估计模块从而实现人脸朝向姿态估计功能。 测试结果如下图所示：

SeetaFace6包含人脸识别的基本能力：人脸检测、关键点定位、人脸识别，同时增加了活体检测、质量评估、年龄性别估计，并且顺应实际应用需求，开放口罩检测以及口罩佩戴场景下的人脸识别模型。         官网地址：https://github.com/SeetaFace6Open/index 1. 概述         活体检测是判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体（

点击左上方“OpenCV与AI深度学习”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达！ 导读 本文主要介绍SeetaFace6开源人脸识别库的人脸检测模块使用步骤。 背景介绍 SeetaFace是中科视拓开发并开源的人脸识别库，笔者以前用过人脸识别功能，相较于OpenCV和一些开源库识别准确率高，且只需一张或数张人脸样本。3月31日SeetaFace已更新到v6版本即SeetaFa

【官方框架地址】 https://github.com/ViewFaceCore/ViewFaceCore 【算法介绍】 SeetaFace6是由中国科技公司自主研发的一款人脸识别技术，它基于深度学习算法，能够快速、准确地识别出人脸，并且支持多种应用场景，如门禁系统、移动支付、安全监控等。SeetaFace6的识别准确率高达99%以上，并且可以在各种复杂的环境下进行工作，如不同的光照条件、面部