网络连接状态检测对于我们的iOS app开发来说是一个非常通用的需求。为了更好的用户体验，我们会在无网络时展现本地或者缓存的内容，并对用户进行合适的提示。但事实上，当前iOS开发者们普遍使用的网络检测框架，实际上都无法帮助我们检测真正的网络连接状态；它们所能检测的只是本地连接状态。 本地连接状态和实际网络连接状态不一致的“伪连接”情况包括但不限于如下场景：

如果你的工程里面是用的AFNetworking请求网络数据的话，那么可以直接使用 AFNetworkReachabilityManager.h来判断网络状态！如果是用的ASI的话，里面自带的有Reachability.m和 Reachability.h这两个类，下面会分开介绍这两个的使用方法。 使用AF请求网络： 在AppDelegate.h里面添加类方法： + (void)netWorkStat

Linkface 凭借在人脸识别领域数年的技术累积，在大数据和深度学习的驱动下，成功搭建了一套高效稳定的人脸分析系统，囊括了人脸检测、人脸关键点检出、人脸识别、人脸属性分析、活体检测等全套身份认证所需技术。

UIDevice类提供了一个单例实例代表当前的设备 。从这个实例中可以获得的信息设备，比如操作系统名称、电池电量值(batteryLevel)、电池状态(batteryState)、设备的类型(model，比如iPod、iPhone等)、设备的系统(systemVersion) 屏幕的旋转朝向可以通过  [[UIDevice currentDevice]orientation] 判断，orient

本文提出了一种基于肤色信息和眼睛粗略定位的人脸检测算法。该算法先对 Anil K.Jain 的 Cb 、 Cr 椭圆聚类方法进行了改进，用改进的算法进行肤色提取，经过肤色区域的分析，对人脸区域进行预检测，确定人脸可能区域，然后再根据眼睛的粗略定位进一步确定人脸区域。

效果 特性 酷 给你丝滑的美 人脸识别 版本要求 iOS 8.0 安装 CBPic2ker 已经支持了 CocoaPods . 只要在你的 Podfile 文件中添加下面的语句即可： pod "CBPic2ker" 不要忘记在 info.plist 文件中添加描述： 使用 声明 #import "CBPic2ker.h" 调起 CBPhotoSelecterController *controll

利用CIDetector来人脸识别 添加图片: UIImage* image = [UIImage imageNamed:@"face.jpg"]; UIImageView *testImage = [[UIImageView alloc] initWithImage: image]; [testImage setTransform:CGAffineTransformMakeScale(1, -1

最近微软的 How-old.net 网站非常火热，用户在该站上传照片后，它可以测算出照片中人物的性别和年龄。 有国外网友在 Quora 上问了 How-old.net 的工作原理。下面是参与了该项目的微软项目经理 Eason Wang 的回复。

Libface库旨在使人脸识别技术应用于开源社区。这是用C++编写的，托管在 Sourceforge上。这个库使用 OpenCV 2.0 ，目标是成为一个中间件，在人脸识别和检测时，开发人员不必包括任何OpenCV的代码。

- (BOOL)checkImageHasFace { BOOL hasFace = NO; CIImage *begingImage = [[CIImage alloc] initWithImage:_postImage]; //创建CIDetector对象，options使用NSDictionary设置采用高品质还是低品质，这里使用低品质。 CIDetector *detector = [CI

介绍两个人脸探测脚本给大家，它能够探测一张照片中人脸的位置和尺寸。 face detection with php (writen by Maurice)和 face detection with javascript (created by Liu Liu,  Chinese developer)。

在做人脸分析的时候，常常要求人脸数据已经经过检测、归一化、对齐等操作，然而我们网上下载的数据库，大部分是没有经过这一些处理的，所以也经常需要我们自己写程序来完成这些数据预处理。

人脸识别,乍一听还是高大上的东西.今天我们就分享下怎么玩?

rpflex 是一个 Flex 开发的库，用来识别照片中的人脸、眼镜和脖子。

人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。

OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面，OpenCV 已被广泛运用在各种项目上，从谷歌街景的图片拼接，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。

facematch - Facebook人脸识别封装。提前一张图片，然后查询Facebook来识别你朋友的脸部。

前些天读到WeRead团队分享的一款内存泄漏检测工具MLeaksFinder，恍惚想起早些时候自己也有过编写这样一个小工具的想法，不知道由于什么原因把这事给忘记了。在仔细读过MLeaksFinder源码，了解实现思路之后，发现和自己最初的想法并不相同，终于在上个周末战胜拖延症将之前的想法付诸于代码，也就诞生了这款功能类似的内存泄漏检测工具PLeakSniffer。

Swift-Reachability 是简单的，用来测试网络连接的 Swift 类，支持 3G 和 Wifi 检测。

网络连接状态检测对于我们的iOS app开发来说是一个非常通用的需求。为了更好的用户体验，我们会在无网络时展现本地或者缓存的内容，并对用户进行合适的提示。对绝大部分iOS开发者来说，从苹果示例代码改变而来的各种Reachablity框架是实现这个需求的普遍选择,比如这个库。但事实上，基于此方案的所有实现，都无法帮助我们检测真正的网络连接状态，它们能检测的只是本地连接状态；