EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别引擎。相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：* 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到java等平台。* 它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。* 它的识别率较高。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。

基于深度学习的人脸检测与识别系统，Pytorch实现。

使用TensorFlow，CNN识别4位字符验证码，60万次训练，90.02%正确率

HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库，由北京智云视图科技有限公司开发，支持PHP、C/C++、Python语言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台。

基于中科院seetaface2进行封装的JAVA人脸识别库，支持人脸识别、1:1比对、1:N比对。

基于tensorflow的人脸识别登陆系统

本软件是一个手写体数字识别软件，采用BP神经网路，基于colt数学库，有完整源码，可以保存训练结果，基于开源例程neuralnetwork-sample，原作可以在GitHub中找到。主要改进了训练结果保存，并新增500张手写训练样本照片，新增6076幅MNIST训练图片。学习使用请下载1.2.0版。

利用facenet实现检测图片中的人脸，将识别到的人脸向量存入数据库，此外利用post提交一个新图片 返回数据库中相似的人脸的信息

基于虹软人脸识别与华视二代身份证阅读器的访客比对系统。

人脸识别验证的跨平台跨语言的应用服务开发框架，本项目并不涉及具体的人脸识别算法相关技术，只是为人脸识别算法在身份验证应用场景下的应用提供一个方便、简单的快速开发框架。让应用开发者只需要专注业务逻辑，而不需要考虑数据通讯数据库操作等细节

Python 人脸识别技术

Java基于百度AI+JavaCV+OpenCV 实现摄像头人数动态统计

验证码识别 - 该项目是基于 CNN5/DenseNet+BLSTM/LSTM+CTC 来实现验证码识别. 该项目仅用于训练

人脸识别,特征提取,人脸比对,对SeetaFace进行GPU优化.

良心级开源人脸标定算法,人脸美颜,美妆,配合式活体检测,人脸校准的预处理步骤. Android代码基于深度学习,我们设计了高效的网络模型,该模型鲁棒性较好,支持多人脸跟踪.目前深度学习算法在人脸标定方向取得了良好的效果,该项目旨在提供一种较为简单易用的实现方式.