人脸识别考勤系统可能由于用户化妆等原因发生错误。基于树莓派的在线人脸识别考勤系统使用OpenCV集成的LBPH算法，当发生识别错误时，管理员可以远程登录系统对用户采集新的样本以更新其人脸模型。对系统进行测试，发现其能够稳定运行；测试模型，发现模型更新后对已知人脸与未知人脸识别评分之差为更新前的4.63倍，即识别的正确率高于更新前的正确率。可以认为系统通过更新模型能够减少由于特征变化引起的识别错误。

使用python-Opencv，进行采集人脸数据，通过数据训练，再捕获摄像头每一帧人脸信息进行识别判断。 1.迭代收集图片路径与图片信息 2.haar采集每一张图片的人脸部分 3.图片信息通过标签编码处理 4.局部二值模式直方图创建人脸识别器 5.训练人脸识别器 6.摄像头采集每一帧人脸数据，做判断

基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等等功能。基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等等功能。基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等等功能。基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等等功能。基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等等功能。基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备

考试、学习、练习、竞赛、职业测评、每日一题、绩效考核、最基本的办公功能（新闻、论坛、在线调查）等多功能为一体

从视频中识别、裁剪和保存人脸作为图像 有关技术细节，请查看相关！ 如果您需要具有超高精度的专业人脸检测和识别项目，请联系。 快速演示 人脸正在跟踪、裁剪和保存为视频中的图像 从具有适当路径层次结构的视频中保存图像 理论 如果您想研究面部识别或面部检测的某些方面。 您想要的一件事是可用于您的系统的各种面Kong。 您可以通过此程序创建自己的人脸检测/识别数据库。 从视频中识别人脸，裁剪并将它们保存为适当路径层次结构下的图像。 一旦我们获得了人脸数据，我们就需要在我们的程序中读取它。 在演示应用程序中，我决定从一个非常简单的 CSV 文件中读取图像。 为什么？ 因为这是我能想到的最简单的独立于平台的方法。 但是，如果您知道更简单的解决方案，请与我联系。 基本上所有 CSV 文件需要包含由文件名后跟 ; 组成的行。 后跟标签（作为整数），组成如下一行： /path/to/image.e

这是一段人脸识别人脸检测等的python代码，包含了多个检测算法，并且做了一个HTML的网页交互界面。如果有问题，可以联系我。

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：