python网络开源的人脸识别代码，表明其来源，各参数的含义，输入AFLW中的人脸进行识别，输出识别结果，输出识别的误差百分比，识别时间，计算复杂度，代码要简单一点，

以下是一个基于Python的人脸识别代码示例，使用了OpenCV库和Dlib库进行人脸识别，代码比较简单易懂，可以供您参考：

import cv2
import dlib

# 加载人脸检测器和人脸关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 加载测试图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 缩放图片
scale = 0.5
img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=scale, fy=scale)

# 将图片转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 在灰度图像中检测人脸
faces = detector(gray)

# 遍历检测到的人脸
for face in faces:
    # 获取人脸关键点
    landmarks = predictor(gray, face)

    # 绘制人脸关键点
    for n in range(0, 68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用了Dlib库中的人脸检测器和人脸关键点检测器，可以检测出输入图片中的人脸，并在人脸上绘制出68个关键点。

参数含义如下：

- `detector`：人脸检测器
- `predictor`：人脸关键点检测器
- `img`：输入的测试图片
- `gray`：将输入图片转换成灰度图像
- `faces`：检测到的人脸列表
- `landmarks`：人脸关键点列表
- `n`：关键点的编号
- `x`：关键点的x坐标
- `y`：关键点的y坐标

输入AFLW中的人脸进行识别，可以替换`img`变量为AFLW数据集中的人脸图片路径，然后运行代码即可进行识别。

输出识别结果，该代码使用了OpenCV库中的`imshow`函数将识别结果展示在屏幕上。

输出识别的误差百分比，由于该代码只是单纯的人脸检测和关键点检测，并没有进行人脸识别，因此无法计算识别误差百分比。

识别时间，该代码没有计算识别时间，但可以使用Python中的`time`库来计算程序的运行时间。

计算复杂度，该代码的复杂度较低，主要的计算量在于人脸检测和关键点检测，复杂度为O(n^2)。