1 概述 1 1.1课题背景及意义 1 1.2 国内外研究现状 1 1.3 本课题主要工作 2 2 系统开发环境 3 2.1 python简介 3 2.2 人脸识别简介 4 2.3 SQLite 5 2.4 Django介绍 6 2.5 TensorFlow 7 3 系统分析 8 3.1 可行性分析 8 3.1.1 技术可行性 8 3.1.2操作可行性 8 3.1.3 经济可行性 9 3.1.4 法律可行性 9 3.2需求分析 9 3.2.1 功能需求分析 9 3.2.2 性能需求分析 10 3.3开发环境分析 10 3.4界面需求 10 4 系统设计 12 4.1系统设计原则 12 4.2系统流程设计 12 4.2.1系统开发流程 12 4.2.2 添加信息流程 13 4.2.3 人脸识别流程 14 4.3 系统功能设计 15 4.4 数据库设计 15 4.4.1 数据库设计原则 15 4.4.2 数据库实体 16 4.4.3 数据库表设计 16 5系统实现 18 5.1 登录 18 5.2 注册 18 5.3 识别签到 20 6系统测试 25 6.1测试环境与条件 25 。。。。。

人脸识别系统设计(毕业设计加源码CPP)

选用一种组合模式识别系统：特征提取算法（ FLDA、K-L变换，或基于欧氏距离J2判据）+分类器（最近邻NN分类器、KNN分类器、最小中心分类器、Bayes分类器、SVM）；再将或faceR和faceS合并，采用K-folds cross validation训练并测试分类器的性能（分类准确率）作出评估。 用MATLAB、或者Python、Java、 C++等编程实现模式识别的整个过程（可以直接调用相关的函数）。

为了人脸识别的相关算法能快速运行，选择了TI公司的DSP处理器，另附加键盘模块和PAL制式输出模块，可以脱离PC独立对PAL视频信号进行采集和处理，并独立运行人脸的定位，特征抽取以及人脸的识别。

佳木斯大学毕业论文 基于 Matlab 的人脸识别系统设计与仿真 学 院 信息电子技术 专 业 电子信息工程 班 级 11 级 1 班 姓 名 杨 雷 指导教师 周经国 佳 木 斯 大 学 2015 年 6 月 10 日 摘要 人脸识别即指利用分析比对人脸视觉特征信息从而达到身份鉴别效果的计 0 算机技术人脸识别是一项当下十分热门的计算机技术的研究领域该项技术 可以人脸明暗侦测并且自动调整动态曝

稀疏表示的人脸识别完整MATLAB可运行全套代码 基于稀疏表示的人脸识别系统设计 采用sparse 中的L1-norm minimization 基于经典入门论文《face recogniton via sparse representation》 MATLAB程序，完全运行，包含基本GUI设计和完整代码 可以参考说明一步步跑下来，希望能帮助大家

本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作,内有源代码和全部论文资料

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毕业设计：人脸识别系统设计与实现毕业设计代码。使用百度云接口

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