C++游戏《天黑请闭眼OL》全套源代码,包含服务端源码、客户端源码、完整资源、相关文档，c++和c#编写，用vs2008以上版本打开，解压后1.5G，据说完整可编译，大家自行杀毒，自行测试。

包含Client端与Server端，使用VB+Winsock+ACCESS构建。 创建房间主机将作为临时server，用户进行点对点交换数据，一局结束后将结果发送给server，并由server进行数据处理存库。

运行环境： 1.python 3.7.4 2.pytorch 1.4.0 3.python-opencv 说明 预训练的权重文件[vgg_16] 具体的配置文件请看Config.py文件 训练运行python Train.py 单张测试 python Test.py ##目前进度： 1、PERCLOS计算 DONE 2、眨眼频率计算 DONE 3、打哈欠检测及计算 DONE 4、疲劳检测 DONE 5、人脸情绪检测 DONE 6、口罩检测Done 网络检测性能：准确率82.18% 主要文件说明： ssd_net_vgg.py 定义class SSD的文件 Train.py 训练代码 voc0712.py 数据集处理代码（没有改文件名，改的话还要改其他代码） loss_function.py 损失函数 detection.py 检测结果的处理代码，将SSD返回结果处理为opencv可以处理的

进行疲劳检测所需要的闭眼数据集

本项目是用于判断是否闭眼或者张开嘴哈欠和吸烟打电话等手势行为， 功能涵盖7类情绪识别，眨眼判断，哈欠判断，吸烟，打电话等， 达到危险驾驶检测的功能。 项目描述可以看 有问题可以私信 The project was designed to determine gestures such as closing eyes or yawning and smoking or talking on the phone. The functions cover 7 categories of emotion recognition, blinking judgment, yawning judgment, smoking, telephone, etc. to achieve the function of dangerous driving detection. 数据集：闭眼、睁眼、闭嘴、哈欠、打电

Mac、ubuntu、树莓派环境均可运行

CONVNET_Eye_Detection 动机 卷积神经网络旨在检测睁眼和闭眼的图像之间的差异。该检测在自动驾驶领域中尤其重要，以确保驾驶员不会睡在方向盘后方。 该数据集包含从野外（LFW）数据库中的“带标签的面Kong” [1]中选择的4852个眼睛的图像，它们分为2类打开和关闭。 所有功能都通过sklearn的StandardScaler类进行了标准化。分类标签也使用sklearn的Labelencoder类进行了数值转换。最后，将转换后的类向量整数标签转换为二进制矩阵，以促进与keras的to_categorical类进行分类交叉熵。 神经网络拓扑和结果摘要 二进制交叉熵损失函数与Rmsprop优化器一起用于此分类任务。 经过10个时间段后，训练和验证集分类器在区分睁眼和闭眼的图像时达到了约93％的准确度。 执照 参考 [1] Gary B. Huang，Manu Ramesh，T

1、支持人脸检测、人脸质量检测、人脸追踪、活体检测、人脸比对、人脸搜索、闭眼检测、口罩检测、性别年龄检测等； 2、离线永久，附带人证比对、门禁、属性分析场景开发的C/C++和C#语言demo，开发简单快捷； 3、精度高达99.9%，毫秒级识别，服务高效，万人级人脸场景400ms以内；

android版本闭眼/眨眼检测,可以android手机上测试, 注意:手机要横屏

压缩包中含有【人眼识别+眨眼识别】源代码以及详细使用教程，利用pyrhon+opencv在ubuntu上运行，实现实时的检测，windows环境的配置需要自己在网上找相关教程，注意，压缩包中缺少的imutils库需另外从我的资源中下载，谢谢大家