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spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目，包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点

基于深度学习的人脸检测与识别系统，Pytorch实现。

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。

基于飞桨的OCR工具库，包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。

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。

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

java身份证号码识别,适用于web端身份证识别服务器，前端进行身份证号码定位，后端精准处理识别，准确率在96左右，对于自治区的身份证前面有其他文字的一样可以识别

基于tensorflow的人脸识别登陆系统

中药识别APP服务器端

java版天网人脸识别系统，获取视频流 进行人脸识别后推送到流媒体服务器实时展示

java人脸融合,基于javacv技术，将两张人脸进行深度融合，使用javacv识别人脸和获取人脸68个关键点

OpenCV 是 Intel 开源的计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API

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