人脸识别考勤系统 软件商用说明 逐步学习交流及一切非盈利用途，禁止商用。 说明 软件的话从去年到现在，一直完美支持100人以上考勤，如果在编译过程中遇到了任何报错，可以给我留言，如果看到的话，我会免费提供解答。 ： 。备注：人脸识别考勤。 软件打包 软件打包可参考： 提示：关于python打包教程，最近有网友提醒我，我才发现被segmentfault给我隐藏起来了，除了我，其他人都看不见，具体原因不知道为什么，可能是因为我做了个爬虫软件演示吧。因为是几年前写的所以，也就不考虑转移到其他平台了。如果有需要看的，可以私聊我我发财经给你们。 效果 演示 使用 python3 face.py 成品打包下载 因为软件打包后有200多兆，传不上来，所以一直没有放打包后的软件最近有朋友说要成品玩玩，所以就把连接放上来百度云：。链接： 密码：gqne 提示！成品中我关闭了网络请求，不会从服务器下载照片

支持多个平台，Unity Store标价60美金，找到个资源共享给大家，希望对大家能有所帮助，下载后用Unity打开即可，想导入其他工程就打包。

opencv中的担任检测功能的haar级联分类器，OpenCV-python预训练的模型，haarcascade_frontalface_default.xml；github上下载实在太慢了

这个数据集由500个identity的约共7000张图片组成，这个数据集的特别之处在于对于每个人，它有10张正面图像和4张侧面图像，这对于想要做侧脸识别的同学还是很有帮助的

实现流程 从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样） 程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。 创建一个键盘事件监听，按下”d”键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，眼镜和烟卷会移动到那里结束。 然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼

本文实例为大家分享了Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.安装opencv 首先参考其他文章安装pip。 之后以管理员身份运行命令提示符，输入以下代码安装opencv pip install --user opencv-python 可以使用以下代码测试安装是否成功 #导入opencv模块 import cv2 #捕捉帧，笔记本摄像头设置为0即可 capture = cv2.VideoCapture(0) #循环显示帧 while(True): ret, frame = capture.read() #显示窗口第一个参数是窗口名

NULL 博文链接：https://gongwanlu.iteye.com/blog/1018161

针对人脸识别中存在遮挡、光照、表情变化等问题，提出了一种基于改进的鲁棒主成分分析的人脸识别算法，它利用人脸的稀疏误差成分准确判断出人脸图像之间的差异。该算法首先对人脸进行低秩恢复，得到表示人脸普通特征的低秩分量和描述人脸差分信息的稀疏误差分量，然后定义稀疏度和平滑度两种描述符来表示稀疏误差分量的特征，最后联合上述两种描述符对人脸图像进行分类判别。实验结果表明，在光照条件和遮挡区域随机的情况下，提出的采用误差图像进行分类判别的算法在处理遮挡、光照、表情变化等人脸识别问题上均具有优越的识别性能。

https://blog.csdn.net/weixin_46291251/article/details/117996591 文章对应的代码以及所需要的依赖文件

最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序，新手可能有理解不到位的情况，还请大家多多指教。 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部，利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征，通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度，如果最大的相似度大于一个阈值，就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了。 ###Caffe人脸识别 因为不断有新的用户加入，然而添加新用户后重新调整CNN的网络结构太费时间，所以不能用CNN去判别一个用户属于哪一类。一个训练好的人脸识别网络拥有很强大的特征提取能力（例如这里用到的V