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awesome_face_antispoofing_celeb 这是一个单镜头反欺骗项目。 深度学习框架是Pytorch。 使用Python3.5。 数据 CelebA-Spoof [ECCV2020]大规模面部反欺骗数据集 预处理数据 训练数据：实时裁剪示例： 052210_crop.jpg ，欺骗裁剪示例： 474951_crop.jpg ，在make_crop_image.py编辑这些图像的make_crop_image.py ， require_dataset_crop.py 测试数据：实时裁剪示例： 498269_crop.png ，欺骗裁剪示例： 495026_crop.png ，在make_crop_image.py编辑这些图像的make_crop_image.py ， require_dataset_crop.py 在CelebA-Spoof-EDABK / dat

戴口罩也變識得出的face recognition 將大頭照放images 下, 用人名命名 主畫面,點選encoding,將人臉特徵編碼 就可以在即時的webcam畫面看到便識結果 Face recognition that can be learned by wearing a mask Put the photo under images and name it Main screen, click encoding to encode facial features You can see the result of the recognition on the real-time webcam screen

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基于mtcnn与facenet实现人脸登录系统 本文主要介绍了系统涉及的人脸检测与识别的详细方法，该系统基于python2.7.10 / opencv2 / tensorflow1.7.0环境，实现了从摄像头读取视频，检测人脸，识别人脸的功能由于模型文件过大，git无法上传，整个项目放在百度云盘，地址： ://pan.baidu.com/s/1TaalpwQwPTqlCIfXInS_LA 目前，在实验室环境下，许多人脸识别已经赶上（超过）人工识别精度（准确率：0.9427〜0.9920），面部face ++，DeepID3，FaceNet等（但是，由于光线，角度，表情，年龄等多种因素，导致人脸识别技术无法在现实生活中广泛应用。此处基于python / opencv / tensorflow环境，采用FaceNet（LFW：0.9963）为基础来重建实时人脸检测与识别系统，探索人脸识别系统

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

人脸生成 用于生成人脸的生成对抗网络。使用的CelebA数据集。 示例包括： 直流电源 ProGAN ProGAN产生的结果优于标准DCGAN。例如，仅以64x64进行比较，您可以看到ProGAN具有更好的面部结构和精细的细节。通常图像更清晰。 小心模式崩溃。