python项目开发实战_AI人脸识别签到打卡系统(PyQt5+百度智能云+OpenCV-Python+SQLite3)_编程案例实例教程

交互设计精髓4-about face 是《About Face 3交互设计精髓》的升级版，此次升级把全书的结构重组优化，更加精练和易用；更新了一些适合当下时代的术语和实 例，文字全部重新编译，更加清晰易读；增加了更多目标导向设计过程的细节，更新了现行实践，重点增加了移动和触屏平台交互设计，其实本书多数内容适用于多种平台。本书结构清晰、深入浅出，是一本难得的大师经典之作。本书的读者对象包括数字产品和系统的交互设计师、用户界面设计师、项目经理、 可用性工程师等，以及目前正在学习交互设计和用户界面设计专业的本科和研究生等。

此功能是基于face++活体检测demo和它的api实现的一个人脸识别登录功能 此功能是基于face++活体检测demo和它的api实现的一个人脸识别登录功能

神经网络 概述 是等人提出的多任务级联卷积神经网络进行人脸检测的方法，它能够同时输出人脸的检测框以及5个关键点，是开源中效果最好的人脸检测器，，作者提供的版本为，它采用三级级联架构分阶段逐步过滤人脸，在CPU上可达到实时和较高的准确率，是目前人脸检测领域的基准。 由于各种不同的姿态，光照和遮挡等，人脸检测和对齐在非控制环境下非常具有挑战性。最近的研究表明使用深度学习能够获得惊艳的性能，MTCNN提出了一个多任务级联框架其发掘了检测和对齐的内在联系来提升性能。特别是，其通过由粗到细的方式设计了3个精心设计的级联式的网络来检测脸和关键点，从而又提出了一种在线难例挖掘的策略进一步提升性能。其超过能有

YALE人脸识别数据库，yale人脸数据库包含165组全部数据，可用来进行人来能识别测试，亲测

人脸识别[Wavelet and Neural Networks] V2：基于小波和神经网络的简单有效的人脸识别源代码。 该代码已通过AT＆T数据库进行测试，达到了97.90％的出色识别率（每个类别40个类别，5个训练图像和5个测试图像，因此总共随机选择了200个训练图像和200个测试图像，并且两者之间没有重叠训练和测试图像）。 查看更多：http://matlab-recognition-code.com/face-recognition-based-on-wavelet-and-neural-networks-matlab-code/

通过python或者命令行即可实现人脸识别的功能，程序仅实现基本功能，通过相应的图片即可分辨，但因为并没有进行模型训练，该代码仅供学习参考（需在该文件的同级目录下新建一个images文件夹，文件夹内存放所需判断的人脸图片）

编译opencv_contrib出错是因为少这个文件，而通过github下载老是下载失败。https://blog.csdn.net/qq_44365861/article/details/108799140有详细细节与资源

人脸识别Jetson Nano C ++ mkdir构建&& cd构建 cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE =发布.. 使-j $ {nproc} ./mtcnn_facenet_cpp_tensorRT Python python3 demo.py

毕业设计 个人博客系统源码 Class Attendance System based on Face Recognition 基于人脸识别的课堂考勤系统 Contributor : datamonday Github Repo : Initial Blog : Project Post : 2019.04.14 Last Update : 2021.05.26 Update: 2021.05.28 完善本地人脸和数据库ID核验功能； 完善随机答题点名功能； Update: 2021.05.24-27 又到毕业季，终于有时间集中进行处理，为了让该项目更容易上手且更鲁棒，主要做了如下更新： 对项目进行了重构，使得风格更gayhuber；（！正在进行中） 将所有开放的接口汇总到一个模块 GlobalVar.py ，其他文件和目录无需修改，方便修改二次开发； 重新设计了主界面和信息采集界面（有些功能正在开发）； 主界面设定考勤时间，方便调试； 添加了自动采集人脸图像功能； 考勤涉及大量的时间序列操作，因此使用了Pandas和Datetime模块进行处理； 增加了环境配置文件requireme