基于Matlab的人脸识别系统

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。

AI+人脸识别系统应用方案

《人脸识别系统设计，毕业设计》包含 代码，目录、摘要、开题报告、文档、及翻译。

单片机STM32利用OV2640实现人脸识别实验，keil5工程文件。

提共学习，需要开发软件、系统、公众号、小程序、微商城可以联系我。

自制的人脸识别系统，引用对应的模块，直接使用

香美 下载 git clone https://github.com/zxcvb6958/Komi.git 下载。 安装caffe。 。 运行test.py python tools/test.py 演示文件“ demo.py”即将推出 ...

由于目前的嵌入式处理速度与PC相比还有一段差距，对于复杂的图像处理略显乏力，所以统筹两者优点，设计实现了一种高效的远程视频实时人脸识别系统。设计采用嵌入式ARM作为开发平台，并接入摄像头和无线网卡来实现前端部分视频的采集和传输。PC作为接收端，并配置开源的视觉处理工具OpenCV实现人脸识别和达到视频监控的目的。通过两者的结合既利用嵌入式优势，也获得了PC的处理速度，而且由于网络化，所以对监控的环境，距离等可以随意的调整，对工业要求或特定场合有一定的借鉴作用。

现代社会的飞速发展对身份鉴别的快速性、准确性及安全性等方面都提出了更为严苛的要求，而生物特征识别技术的快速发展使得这一切成为了可能。其中，人脸检测与识别技术发展最为迅速，相对而言，这种方法更加直接、友好，也更便于在生产实践中得到广泛应用。如今，身份识别系统在诸多领域发挥着重要作用，其市场前景也十分广阔，研究更为快速有效的人脸检测与识别系统，对社会发展以及公共安全、国家安全等方面都有着十分重要的意义。