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。

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基于全同态加密的安全人脸识别系统 本人个人主页： 指导老师：陈智罡(Zhigang Chen), 个人网站： 本项目获得第十二届全国大学生信息安全竞赛国家级二等奖。 特点说明： 随着人脸识别技术广泛使用，人脸数据安全问题的严重性也日益增长。 我们采用了全同态加密的方法来保证数据的安全性。 全同态加密：全同态加密支持加密域中密文的计算。那么全同态加密的提出就能够很好的解决计算隐私的问题。我们都知道人脸识别或者说机器学习甚至是整个人工智能，归根到底都是统计数学方法，那么就避不开计算，如此一来，我们就可以先用公钥将数据进行加密，加密后的密文进行数据传输和数值计算，计算结果还是为密文，用户收到密文结果后用私钥进行解密。这样就很好的保证了数据的隐私安全性。 项目难点： 1、Python和C++的跨平台开发，密码学的全同态加密算法采用C++语言编写，人工智能中的人脸识别算法采用Python编写； 2、

GitHub网址：https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2 因为这些文件也比较大，所以就上传一份方便别人进行下载 这里面有源码还有Model文件 Model文件放在model文件夹中，文件info中写了每个model文件的信息

视频人脸识别demo

目 录 一、课程设计的性质和目的 1 二、课程设计的内容及实施案例 1 三、课程设计时间地点 2 四、课程设计的实施流程 2 五、课程设计要求 2 六、课程设计的评价标准 3 七、课程设计系统实现（学生完成） 3 1 系统概述 3 1.1 项目摘要 3 1.2 设计背景 3 2 需求分析 4 3 环境搭建 4 4 相关技术介绍 4 4.1 HTTP协议原理 4 4.2 Web API原理 5 4.3 URL编码原理 5 4.4 UTF-8编码原理 5 4.5 JSON数据交换格式 5 4.6 Base64编码原理 5 5 系统设计与实现 5 5.1图片信息读取 6 5.2图片文件Base64转码 6 5.3 API用户认证与数据提交 6 5.4返回JSON数据解析 7 5.5文件系统 7 6 系统测试 7 6.1 测试用例 7 6.2 测试结果 8 7 课程设计小组总结 9 课程设计成绩表 10 一、课程设计的性质和目的 《计算机网络》课程设计是配合其理论课程而设立的设计性实践课程。其教学目的和任务是使学生在学习专业课程理论的基础上，学习和掌握网络系统设计与配置的基本方法与知识，培

该程序使用pyqt5进行界面设计，调用opencv人脸识别库进行目标识别

100%可用的人脸识别matlab代码，采用PCA与LDA方法提取特征识别。

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