基于stm32f429的局域网人脸识别系统 MFC界面 PCA算法 可运行

基于hog图像特征的人脸识别系统设计与实现.pdf

这个绪论老师说还有一些问题，我还得进一步地改。所以现在传上来是为了挣积分的，方便做完毕业设计。还请手下留情，通过啊！

本压缩包包含： 基于opencv的人脸识别系统设计文档 人脸识别系统使用说明文档 人脸识别系统运行展示（avi格式） 人脸检测和识别源代码

在学习matlab图像处理部分，人脸识别之一：查找图片中的人脸并用方框圈出 这种类似于智能手机拍照时，屏幕里那个框任务头部的红框。大致步骤为：获取RGB图片--->转换为灰度图像--->图像处理--->人脸识别。

该程序代码是基于Python3.5开发的，程序代码中包括制作人脸数据集faces_my.py文件，自动打开电脑上的摄像头实时捕捉人脸保存，并保存到指定目录下，可以在程序中设置人脸数据集的大小，初始数据集是10000张人脸图片。人脸大小指定为64*64像素大小，方便后面神经网络的训练。经过模型训练后，该人脸识别算法准确率达到了百分之99。训练模型请运行train.py文件，并可以自行设置训练的批次和迭代结束的条件，训练好模型后会自动在程序运行目录下保存当前训练好的卷积神经网络模型。模型训练完成后，若想看到模型的实际运行效果怎么样，请运行recognition.py文件，程序运行后将会自动调取计算机上的摄像头实时监测人脸并识别人脸，在图形界面窗口实时显示人脸识别的结果。

基于android的tensorflow人脸识别系统，可同时多人识别，android studio编译

基于ARM的人脸识别系统设计与实现

网上很多，但是都贵还有水印，我这个高清且便宜。 采用人脸识别技术在服务器端远程进行身份鉴别的信息系统的功能、性能和安全要求、安全保障要求。

本文使用了ORL人脸数据库，训练样本为40人，每人5张图片，共计200张图片，图片大小为92*122。测试样本为40人，每人5张图片共计200张图片，图片大小为92*122。ORL数据库可以从http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html得到。如果只是以随机选择的方式来识别某个人的身份的话，从概率角度来说识别率仅为2.5%，我们的任务是如何使识别率突破50%或者更高，这是个艰巨的任务。从训练角度来看，我们需要处理40*5*92*112=2060800个像素点，这是个维度灾难。针对以上问题，本文提出了PCA+SVM+一对一投票策略与PCA+Adaboost+一对一投票策略来解决上述问题，达到了良好的效果，使测试样本的识别率分别达到了84%与52.5%。