一、核心算法库

OpenCV

- 开源计算机视觉库，提供人脸检测（如Haar级联、深度学习模型）、特征提取（如LBP、Dlib）和识别功能，适用于多种编程语言。

Dlib

- C++库，包含人脸检测、识别及特征提取算法，支持深度学习模型，适用于高精度需求场景。

Face++

- 云平台服务，提供人脸识别API，支持实时分析及特征提取，适合快速集成。

TensorFlow & PyTorch

- 机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型（如卷积神经网络），适用于复杂场景的定制化开发。

二、深度学习专用工具

OpenFace

- 基于深度学习的实时人脸检测与识别工具，支持关键点检测和人脸对齐，适合需要高准确度的场景。

InsightFace

- 支持2D/3D人脸分析的深度学习框架，提供人脸识别、聚类及姿态估计功能，适用于多模态应用。

DeepFace

- 基于深度学习的跨平台人脸识别库，支持人脸检测、特征提取及相似度计算，适用于大规模数据集。

三、轻量级与特定场景

face.evoLVe

- 基于PyTorch的高性能人脸识别库，集成数据预处理、模型优化及训练技巧，适合资源受限设备。

MobileNet & EfficientNet

- 轻量级神经网络架构，用于移动端或嵌入式设备的人脸识别，降低计算复杂度。

四、应用集成平台

CompreFace

- 提供RESTful API，集成人脸检测、识别及验证功能，简化开发流程。

DocFace

- 支持身份证件与自拍照片匹配，基于迁移学习实现高准确率识别。

五、其他相关工具

YOLOv3：

实时目标检测框架，可扩展用于人脸检测。

Flair：自然语言处理库，支持人脸相关文本分析（如NER）。

选择建议：

学术/研究：优先考虑Dlib、OpenCV或深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）；

工业应用：推荐OpenFace、CompreFace等集成化解决方案；

移动端：需结合轻量级模型（如MobileNet）与专用库（如Dlib）。