人脸检测与识别技术：API、库和软件综述

一、API

1. Oddcast Face Detection API：这个API提供了人脸跟踪的高级技术，适合Flash开发人员使用。
2. Betaface API：集成了人脸检测和识别功能。
3. Discrete Area Filters Face Detector：可以检测脸部15个点、4个部分，以及多张脸或遮住的脸。
4. Face detection using Support Vector Machine：基于SVG的人脸检测程序，可代替神经网络算法。
5. fdlib：C/C++和MATLAB的人脸检测库，专门用于检测图像中的正脸。
   二、库
6. OpenCV Face Recognizer：基于OpenCV的开源库，包含数百个计算机视觉算法。
7. Libface：C++编写的库，旨在将人脸识别技术应用于开源社区。使用OpenCV2.0，旨在成为中间件，使开发人员不必包含任何OpenCV代码。
8. Automatic naming of characters in video：用于标记电视或电影中每个帧中出现的人名。
9. CCV：现代计算机视觉库。
10. OpenBR：开源的生物特征识别库。
11. Flandmark：开源实现面部地标探测器，比其他方法更直接和自动化。
12. FaceReader：世界上第一个能够自动分析面部表情的工具，使用户能够客观地评估一个人的情绪。
    三、软件
13. Face-Recognition-SDK：可在应用程序中添加面部识别功能。
14. BioID：世界上第一个基于摄像头的个人识别软件。
15. Visage：一个人机接口软件，旨在用脸部取代传统的鼠标。
    四、选择合适的工具
    在选择人脸检测和识别的API、库或软件时，请考虑以下因素：
16. 性能要求：根据应用场景对速度和准确度的要求进行选择。
17. 编程语言支持：确保工具与您使用的编程语言兼容。
18. 算法复杂度：了解工具的算法复杂度，以评估其对系统资源的需求。
19. 社区支持：考虑工具的社区活跃度和文档完善程度，以便在遇到问题时获得帮助。
20. 商业许可：根据项目需求选择合适的许可模式，如开源或商业许可。
21. 实时性需求：如果需要在实时环境中进行人脸检测和识别，请选择具有良好实时性能的工具。
22. 隐私保护：确保工具符合数据隐私和安全标准的要求。
23. 可扩展性：考虑工具的可扩展性和未来发展潜力，以适应不断变化的需求和技术进步。
24. 文档和教程：良好的文档和教程可以帮助您更快地熟悉工具的使用方法和最佳实践。
    总结：在人脸检测与识别的开发中，选择合适的API、库或软件至关重要。根据实际需求进行评估和选择，将有助于提高项目效率和准确性。了解各种工具的特性和适用场景，将有助于您在开发过程中做出明智的决策。同时，持续关注这一领域的最新进展和技术突破，将有助于保持对人脸检测与识别技术的了解和应用能力的提升。