人脸分类器

人脸识别文件

目标睡意检测是计算机视觉的一个研究热点，随着未来教育日趋网络化，为了有效地提高学生网课学习质量，睡意检测系统对学生上课状态进行实时检测。 本系统基于OpenCv对学生面部进行定位，再通过Dlib内部实现的面部标志性检测器对学生面部特征进行提取，能够迅速有效地获取眼睛和嘴巴特征点的位置，再通过眼睛纵横比（Eye Aspect Ratio，EAR）和嘴巴纵横比（Mouth Aspect Ratio，MAR）结合计算帧数进行睡意判断。 （1）本系统需要对摄像头获取到的目标进行人脸检测与定位。 （2）此系统调用Dlib库的内部的预训练面部界标检测器用于估计映射到面部结构的68-(x,y)坐标位置,FACIAL_LANDMARKS_IDXS属性返回所需的坐标。 （3）此系统采用眼睛纵横比（EAR）与嘴巴纵横比（MAR）的方法进行对眼睛和嘴巴张合程度检测。通过多帧对比进行睡意检测，并对目标语音唤醒。

文字识别OCR 人脸识别 百度AI相关中英文文献

数据集包括的情绪标签包括以下7类： angry disgusted fearful happy neutral sad surprised 训练集：2.8W张人脸图像； 测试集：7K张人脸图像；

基于稀疏表示的人脸识别matlab代码，其中有LBP特征提取，OMP算法和SRC算法

研一图像处理期末大作业：基于openCV的人脸识别.zip

单灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正算法.doc

内容概要：通过带着读者对应用系统需求的详细分析，设计出了学生宿舍门禁系统的功能架构， 根据系统的功能架构，设计并确定了学生宿舍门禁系统数据库的结构。在文章中， 对应用系统主要的数据库表结构进行的展示和说明。基于人脸识别的学生宿舍门禁系统分为前端的人脸识别闸道系统和后台管理系统两个部分。人脸识别闸道系统主要是对用户人脸信息的采集、身份识别以及对后台系统相关信息的一些展示。后台管理系统主要包括学生信息管理模块、用户通行模块、考勤模块、相关报表模块等一系列功能模块组成。文章通过采用系统架构图、表格、流程图等形式，来介绍系统相关功能模块的设计。 Java、负载均衡、Redis。 适合人群：具备一定Java编程基础，学习0-4年的研发人员 能学到什么：①人脸识别技术、Java Web 开发技术、SSM是怎么在系统中体现的；②系统应用前端架构、系统后台架构、服务器层、数据库、系统功能模块都是如何设计和实现的。 阅读建议：此资源以开发基于人脸识别的学生宿舍门禁系统学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。

1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124436438 2、基于神经网络的人脸识别系统（采用MATLAB实现） 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。