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opengl人脸识别源代码 值得下载学习，支持图像和图片的识别

本程序通过Python爬取知乎小姐姐图片，并通过百度的人脸识别api进行人脸识别，并实现颜值打分，最好用Anaconda工具运行本程序

随着人工智能技术的发展，人脸识别技术应用到了生活的很多方面，本文利用人脸识别技术实现了人脸识别签到功能。具体采用 Python 语言以及 dlib 库、face_recognition 库以及 OpenCV 库完成人脸检测、人脸定位以及人脸采集以及签到功能。 系统设计分为两部分，一部分为用户端，一部分为管理端。管理端在系统管理员进入系统后可通过学号注册并上传照片；用户端则通过电脑端摄像头采集照片，与加入的用户注册照片进行比对签到是否成功。 ​​本系统从实际背景和需求出发，采用人脸识别签到考勤改变了传统人工检验的做法，极大提高了组织效率和办事能力，在基于人脸识别技术的考勤签到系统中，在保证图像数据识别率的前提下有较高的实时性，稳定性若能良好的普及应用，对于大学校园教育的发展有着极大的积极意义。 实现技术：python3.6.5、opencv、sqlite数据库，Flask系统框架。 项目内含：项目代码、参考论文等。其中face class文件夹下面包含了人脸识别分类模型，其分别为MobileNet、Inception及VGG等5个对比模型。 点击test.py即可进行测试。

人脸识别技术的应用背景及研究现状 面部识别也称为人脸识别,是生物特征识别技术的一个主要方向,是应用最广泛的生物识别方法技术之一。与其他生物特征相比,人脸识别具有主动性、非侵犯性和用户友好性等特点。人脸识别是模式识别技术在图像领域中的具体运用,其应用前景非常广阔,可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、刑侦破案、视频监控、家庭安全等领域。

随着人工智能技术的发展，人脸识别技术应用到了生活的很多方面，本文利用人脸识别技术实现了人脸识别签到功能。具体采用 Python 语言以及 dlib 库、face_recognition 库以及 OpenCV 库完成人脸检测、人脸定位以及人脸采集以及签到功能。 系统设计分为两部分，一部分为用户端，一部分为管理端。管理端在系统管理员进入系统后可通过学号注册并上传照片；用户端则通过电脑端摄像头采集照片，与加入的用户注册照片进行比对签到是否成功。 ​​本系统从实际背景和需求出发，采用人脸识别签到考勤改变了传统人工检验的做法，极大提高了组织效率和办事能力，在基于人脸识别技术的考勤签到系统中，在保证图像数据识别率的前提下有较高的实时性，稳定性若能良好的普及应用，对于大学校园教育的发展有着极大的积极意义。 实现技术：python3.6.5、opencv、sqlite数据库，Flask系统框架。 项目内含：项目代码、参考论文等。 点击test.py即可进行测试。

OPENCV基于摄像头图像采集运动目标跟踪及人脸识别技术_VC++_摄像头图像采集_人脸识别跟踪

首先对计算机人脸 自动识别技术的研 究背景及发 展历程做 了简单回顾 ,然后 对人脸正面 像的识别 方法 ,按 照 识别 特征 的不 同 进行 了分 类综 述 ,主要 介绍 了特 征脸 ( Eigenface)方 法、基 于小 波特 征 的弹 性 匹配 ( ElasticMatching )的方法、形状和灰度模型分离的可变形模型 ( Flexible M o del )以及传统的部件建模等分析方法 .通过对各种识别方 法的分析与比较 ,总结了影响人 脸识别技术实 用化的几 个因素 ,并提出了 研究和开发 成功的人 脸识别技术所需要考虑的几个重要方面 ,进而展望了人脸识别技术今后的发展方向

使用常规相机获得的人脸图像可能具有固定的限制，阻碍脸部图像中一些特定信息表达。为了实现更好的性能，通过专门的采集方法捕获的３Ｄ面部己经用于改进的方法。虽然由于诸如成本和可访问性的若干问题，这些３Ｄ图像仍然难以获得，但是低成本的深度传感器如Ｋｉｎｅｃｔ允许直接获取３Ｄ信息以及ＲＧＢ彩色图像。这为计算机视觉和人脸识别研究提供了新的机会。