luxand facesdk 7破解版是一款人脸识别SDK环境，可以将其添加到自己的开发项目使用，适合需要制作人脸识别系统的朋友使用，例如在门禁系统开发过程中就可以添加人脸识别API，添加SDK内容，从而让您的门禁系统拥有人脸识别功能，监控系统也可以添加这款软件识别人脸，软件提供丰富的API资源，提供几十种面部特征识别，提供性别、年龄和表情识别等技术，让用户可以更好开发识别系统，结合官方的文档资源就可以知道如何部署facesdk，需要就下载吧！

软件功能

　　1、人脸识别

　　对照明条件具有鲁棒性的稳定人脸识别

　　2、实时视频识别

　　自学习 人工智能通过几个函数调用识别人

　　3、人脸检测

　　在静止图像和视频中快速准确地进行人脸检测（包括蒙版）

　　4、70个面部特征

　　70种人脸特征检测，视频中人脸特征跟踪流畅

　　5、面部表情

　　静止图像和视频中的自动表情识别（眨眼、微笑）

　　6、性别和年龄识别

　　静止图像和视频中的自动性别和年龄识别

　　7、IP地址摄像机支持

　　支持市场上的所有网络摄像头，包括兼容 MJPEG格式的 IP地址摄像头

　　8、热敏面部检测

　　在热像仪的图像上检测人脸以测量体温和筛查发烧情况

　　9、蒙版人脸检测

　　自动检测静止图像和视频中被面具覆盖的人脸

　　10、活体检测

　　反欺骗借助人脸识别提高安全性和身份识别

软件特色

　　一、FaceSDK 跟踪器 API

　　自学习 AI 实时跟踪和识别直播视频流中的人脸

　　FaceSDK Tracker API 为开发人员提供了一个强大的自学习 AI，用于在实时视频流中实现实时人脸识别和跟踪。

　　通过简单的函数调用在实时视频流中实现自动面部跟踪

　　没有预定义的模板，也不需要受试者注册

　　自动分配唯一标识符或为不同面孔设置特定名称

　　跟踪移动的对象并接收有关对象重新出现的编程警报

　　不断的自我学习和重新训练大大提高了识别率，因为同一张脸出现在不同的角度和光照条件下

　　二、热人脸检测

　　用于热像仪和系统的人脸检测 SDK

　　快速高效地检测热像仪图像上的人脸。测量体温、筛查是否发烧，或者简单地改进您的安全系统，使其能够将真人与照片和 3D 面具区分开来。

　　您不需要单独的视觉相机来检测热流上的面部。FaceSDK 直接检测热图像上的人脸，让您节省硬件并简化您的设置。

破解方法

　　1、将LuxandFaceSDK 7.2.1直接安装到电脑，点击下一步

　　2、设置软件的安装地址C:Program Files (x86)LuxandFaceSDK 7.2.1

　　3、安装的过程弹出激活界面，打开Read me.txt复制里面的注册码

　　4、将注册码复制到软件，点击底部的激活按钮完成注册

　　5、提示Samples activated successfully软件激活成功

　　6、软件安装完毕不要直接启动，取消运行选项

　　7、将crack里面的64、32文件夹复制到软件的安装地址下替换，地址是C:Program Files (x86)LuxandFaceSDK 7.2.1bin

　　8、您可以在demo文件夹打开案例内容，启动PhotoDemo.exe查看图像识别功能

　　9、如图所示，添加一个人像到软件就可以开始识别，可以查看具体的效果

　　10、也可以启动FacialFeatureDemo.exe从电脑摄像头上拍摄人像识别

　　11、软件界面支持检测阈值、面部比例（Face Scale）、水平移位、垂直移位、检测性能等参数设置

官方教程

　　Luxand FaceSDK – 检测面部特征

　　Luxand FaceSDK 可识别 70 个面部特征点。这些面部特征点可以通过它们在 FSDK_Features 数组中的名称来访问

　　Luxand FaceSDK – 蒙面人脸检测

　　要检测被口罩遮盖的人脸，您需要调整几个参数的设置。您还需要下载一个专门针对蒙面人脸（用于视觉人脸检测）训练的模型文件，并将其放入您的应用程序的工作目录中：

　　https ://luxand.com/download/fd_masks1.bin

　　如果您使用FSDK_DetectFace 或FSDK_DetectMultipleFaces 检测人脸（即您没有使用Tracker API），请使用以下代码设置推荐的人脸检测参数并使用最新的模型文件：

　　或者，如果您使用的是 Tracker API，请使用以下调用：

　　在上面的代码中，TrimFacesWithUncertainFacialFeatures 参数设置为 false。当设置为true时，面部特征不确定的人脸将从检测结果中去除。由于面具可能会覆盖许多面部特征，因此此设置会阻止检测到此类面孔。您可以在此处了解有关此参数的更多信息：

　　https ://www.luxand.com/facesdk/documentation/configuration.php

　　当此参数设置为 false 时，我们不建议您使用人脸匹配，因为它会产生更高的误接受率。我们计划更新我们的人脸识别模型，以便它们尽快支持戴面具的人脸匹配。

　　我们建议将 InternalResizeWidth 参数设置为 1024，以便检测到远离相机的人脸。如果你不希望你的脸那么远，你可以将参数值降低到 512 或 256 以提高检测速度。

　　Luxand FaceSDK – 人脸匹配

　　Luxand FaceSDK 提供了提取人脸模板并进行匹配的API。从人脸中提取的模板可以存储在数据库中，然后可以使用FSDK_MatchFaces函数来匹配人脸。

　　要提取人脸模板，请使用FSDK_GetFaceTemplate、 FSDK_GetFaceTemplateInRegion或FSDK_GetFaceTemplateUsingFeatures函数。FSDK_MatchFaces函数返回人脸相似度。你可以认为相似度等于模板属于同一个人的概率。

　　更准确地说：如果访问控制系统在相似性高于阈值 x 时向某人提供访问权限，则向另一个人提供错误访问权限的可能性为 1-x 。例如，如果决定向某人提供访问权限是基于代码

　　错误访问另一个人的可能性是 0.01，即 1%。

　　面部模板包含描述面部的数据。没有直接的方法可以从模板重新创建原始人脸图像。但是，当使用Tracker API时，它可能会将原始面部图像存储在Tracker内存中

　　注意：建议在数据库中同时保留原始人脸图像及其模板。这是因为 Luxand FaceSDK 的未来版本可能会提供改进的模板提取算法，以及对模板格式的更改。如果您使用的是 Tracker API，则有一个选项可以在模板格式更改时自动转换其内存

　　人脸模板存储在FSDK_FaceTemplate数据结构中。

　　在 .NET 中，模板没有特定的数据类型。相反，它存储在 FSDK.TemplateSize 长度的字节数组中。下面是在 C# 中检索面部模板的示例。

　　FSDK_Get人脸模板函数

　　此函数用于从面部图像中提取模板。该函数首先检测人脸，然后检测其面部特征并提取模板。

　　如果图像中有多张人脸，则提取细节最清晰的人脸模板。如果没有清晰可见的人脸，该函数将返回一个错误代码。使用FSDK_SetFaceDetectionThreshold函数设置人脸可接受质量阈值。

　　如果已知人脸位置或其特征或眼睛中心，则使用FSDK_GetFaceTemplateInRegion或FSDK_GetFaceTemplateUsingEyes函数更有效。要提取特定人脸的模板，请使用FSDK_GetFaceTemplateInRegion函数。

　　参数：

　　图像——从中提取人脸模板的图像句柄。

　　FaceTemplate——指向FSDK_FaceTemplate结构体的指针，用于接收人脸模板。

　　返回值：

　　成功返回 FSDKE_OK。如果没有找到人脸，或者图片质量不够，函数返回FSDKE_FACE_NOT_FOUND代码。

　　FSDK_GetFaceTemplateInRegion函数

　　提取位于FSDK_DetectFace或FSDK_DetectMultipleFaces返回的特定区域中的人脸模板。

　　该函数检测特定区域的面部特征并提取模板。不执行人脸检测阶段。如果已知大概的人脸大小和位置，或者处理由FSDK_DetectFace或FSDK_DetectMultipleFaces返回的特定人脸，则此函数很有用。如果面部不清晰可见，该函数不会返回错误。这是因为它假设如果人脸检测功能返回检测到的人脸位置，则人脸具有足够的质量。

　　如果面部特征或眼睛中心已知，使用FSDK_GetFaceTemplateUsingFeatures或FSDK_GetFaceTemplateUsingEyes函数更有效。

更新日志

　　FaceSDK 7.2.1发行说明

　　此版本引入了人脸检测面具和Apple Silicon处理器的支持：

　　增加了人脸检测模型

　　MacOS增加了对Apple Silicon处理器（arm64）的支持

　　TrackerMemoryTool.py实用程序的错误已修复

　　FaceSDK 7.2发行说明

　　此版本引入了热面部检测，并包含显著改进：

　　增加了热面部检测。将其与热摄像机一起使用，检测人脸以检查其体温（用于发烧筛查）或查明某人是否活着（用于反欺骗）。

　　可以从文件加载面部检测模型（例如，热面部检测模型）。

　　在Linux上，人脸注册速度提高了两倍。

　　添加了使用EXIF自动旋转加载的JPEG照片。

　　增加了对更高InternalResizeWidth值的支持，以在更大的图像和高分辨率流中检测更小的人脸。

　　添加了面部修剪配置，以确定哪些面部应排除在检测之外。

　　添加了完整的python支持（包装器和示例）。

　　FaceSDK 7.1发行说明

　　此版本的主要性能改进和优化。

　　人脸检测速度的主要改进：Android设备的速度提高了6倍，台式电脑的速度提高30%。

　　在所有平台上优化面部特征检测，在iOS上速度快2倍。

　　优化了所有平台上的人脸注册，在Android上速度快3倍。

　　改进了与Java的兼容性，并修复了Java示例的错误。

　　iOS开发：添加了Swift示例。