基于python开发的通过人脸识别遗传病的机器学习系统源码+模型文件+项目说明.zip 【项目结构】 deep_learning文件夹中包含训练端到端神经网络模型的Jupyter文件，文件夹中代码根据分类问题进行组织。 traditional_ml文件夹中包含使用基于传统机器学习的非端到端模型的jupyter文件，文件夹中代码根据分类问题进行组织。 dataset文件夹中包含训练中所使用数据，该数据由于人脸图片隐私性未上传github，可根据论文中提供的数据集获取途径以及搜索引擎获取。 normalized_dataset文件夹用于存放经过图像预处理的图像。 backend文件加中包含可视化程序后端部分代码

来自众多资源的信息协作称为融合。 红外图像无法显示面部识别所需的最精确功能。 但是，红外图像和可见图像中的信息是独立且互补的。 因此，将红外和可见信息合并为孤立图像对自动面部识别很有帮助。 本文基于对融合方法，算法和数据集以及基于小波，基于特征和基于局部二进制模式的融合工具的研究，对融合方法进行了划分，包括每种方法的优缺点和准确性。 本文还讨论了红外面部图像特征提取中的挑战。

机器学习概述课程设计报告(MATLAB人脸识别).doc

如果本地上传失败一般应该是数据集不全，下载本数据源可以解决 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序，python会从网上下载labeled_face_wild people数据集，这个数据集大概200M，因为墙的原因下载很慢失败。 下载解压，指定data_home路径：D:\pythonwork\Data\SVM\scikit_learn_data\lfw_home（我的路径）即可。

交管大数据人脸识别系统（Html模板、大数据模板、大屏echarts模板）.zip

谷歌的 mediapipe 骨骼+脸识别的安卓包 apk，这是一个演示效果。

这个文件包括源代码及相应使用文档，对于学习SVM很有帮助！

人脸识别算法arcface算法解析，分析和介绍了arcface算法的主要思想、算法优点、损失函数。

matlab BP神经网络人脸识别系统

人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别人脸识别