人脸识别技术在近年来得到了广泛的应用，尤其是在安全、监控和身份验证领域。以下是一些知名的人脸识别软件：
1. face++ SDK：face++是一个提供人脸识别技术的公司，其SDK（软件开发包）包含了多种人脸识别算法和接口，适用于各种应用场景。face++的SDK支持多种编程语言，如C++、Python、Java等，并提供了大量的示例代码和文档，方便开发者快速上手。
2. opencv-face：opencv-face是一个开源的人脸识别库，提供了丰富的人脸识别功能，包括人脸检测、人脸对齐、特征提取等。opencv-face支持多种图像格式，并提供了详细的API文档，方便开发者使用。
3. dlib：dlib是一个用于机器学习和计算机视觉的开源库，其中包含了人脸识别模块。dlib的人脸识别模块支持多种人脸识别算法，如Haar Cascade、Fisher Face Vector等，并且可以自定义训练模型。dlib的人脸识别模块还提供了丰富的数据结构和工具，方便开发者进行人脸识别任务的开发。
4. faceapi：faceapi是一个基于浏览器的人脸识别平台，无需安装任何插件或客户端，只需通过浏览器访问即可使用。faceapi提供了实时的人脸检测、识别和分析功能，支持多种人脸识别算法，如深度学习、传统机器学习等。faceapi还提供了丰富的API接口，方便开发者集成到自己的项目中。
5. tesseract ocr：虽然tesseract ocr不是一个专门的人脸识别软件，但它是ocr（光学字符识别）领域的一款非常强大的软件，可以用于识别图片中的文字。然而，tesseract ocr也可以用于人脸识别，因为它可以将人脸图像转换为文本信息，从而进行后续的人脸识别任务。
6. facenet：facenet是一个基于深度学习的人脸识别系统，由Facebook开发。facenet采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方法，可以处理不同尺度和姿态的人脸图像。facenet的训练过程需要大量的标注数据，但一旦训练完成，就可以在没有人工干预的情况下进行人脸识别任务。
7. face recognition engine：face recognition engine是一个基于深度学习的人脸识别引擎，由Google开发。face recognition engine采用了端到端的神经网络架构，可以处理不同分辨率和质量的人脸图像。face recognition engine的训练过程需要大量的标注数据，但一旦训练完成，就可以在没有人工干预的情况下进行人脸识别任务。
8. face api 2.0：face api 2.0是由微软推出的一个人脸识别平台，它提供了实时的人脸检测、识别和分析功能。face api 2.0支持多种人脸识别算法，如深度学习、传统机器学习等，并且可以自定义训练模型。face api 2.0还提供了丰富的API接口，方便开发者集成到自己的项目中。
9. face detection and recognition using opencv (facedetector)：facedetector是一个基于OpenCV的人脸识别库，它提供了人脸检测和识别的功能。facedetector支持多种图像格式，并提供了详细的API文档，方便开发者使用。facedetector还提供了一些预定义的模板和参数设置，方便开发者快速实现人脸检测和识别任务。
10. facerecognition：facerecognition是一个基于深度学习的人脸识别系统，由Amazon Web Services提供。facerecognition采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方法，可以处理不同尺度和姿态的人脸图像。facerecognition的训练过程需要大量的标注数据，但一旦训练完成，就可以在没有人工干预的情况下进行人脸识别任务。
