Python与Face++实现简易人脸识别考勤系统的源码，代码完整，可运行 运行环境：Python版本：IDLE (Python 3.9 64-bit) 代码编译器：Visual Studio Code

树莓派基本项目包括：人脸识别，FNC，超声波测距等

包含:工程代码 本工程非常方便移植,可以进行功能的增加或者替换 本系统由STM32单片机+OpenMV人脸识别+OLED显示

基于卷积神经网络的人脸识别. 完整代码 可直接运行 我们整个人脸识别系统总共分为 5 个部分：图像采集、人脸检测、数据整理、卷积神经网络的构建和训练、人脸实时识别。 3.1 图像采集 在卷积神经网络训练之前，首先得有数据。我们通过 opencv 调用电脑摄像头拍取约 10 个人的人脸照片，每人拍 600 张。为拍照的 10 个人分别建立一个文件夹，并将其所拍照片统一放置该文件夹中，文件夹以起名字拼音命名，最后将这 10 个文件夹统一放置于一个总文件夹中，并以“faceImages”命名。示意图如下：

基于树莓派、OpenCV及Python语言的人脸识别门禁系统源码.zip

SSM+Maven框架的图书馆借阅系统，调用阿里云人脸识别接口，可以进行人脸检测人脸对比

这是我自己设计的一个人脸识别系统的课题，基于Python语言研发了人脸识别管理系统，并在Pycharm平台完成主要功能模块的分析与设计，在摄像头采集到完整人脸信息的同时，对人员的身份进行认证和管理。本文所设计的人脸识别系统一方面可以实现人员的安全认证功能，还能够给重要场所的人员管理提供安全保障，测试结果表明：该系统能够准确识别人脸信息，并显示当前人员的录入时名字，而没有录入的人脸显示unknown，为有效解决人员管理问题提供了参考。使得人员安全管理系统具备了更高的实用价值，有着巨大市场潜力和应用前景。以下是重要内容阐述： 1、人脸识别部分主要是依靠人脸特征提取来实现； 2、摄像头捕获人脸后，会进行图像预处理，包括噪声处理、光照预处理和几何预处理； 3、采用卷积神经网络为人脸识别算法； 4、基于Python和Pycharm平台来实现系统设计； 5、通过CNN训练发现，能够对人脸进行准确识别，识别率高达97%；

多姿态人脸识别综述：多姿态人脸识别; 二维单视图; 二维多视图; 三维多姿态人脸识别;

虹软人脸识别，是免费的，有多个平台版本，可以离线使用

此代码是基于PCA的人脸识别系统，作者加入了GUI界面，使用matalib实现。实验效果明显。