使用MTCNN进行人脸识别，FaceNet进行特征提取的人脸识别系统源码 本项目为一个完整的人脸识别系统，该系统提供了如下功能：人脸识别、人脸特征提取、人脸对比

如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 TODO(需要开发的功能) 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 Paper和FaceNet 反欺诈功能，根据光线，质地等人脸特性来防止照片攻击，视频攻击，回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 3D人脸反欺诈。 mobile移植，根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 Tensor RT移植，高并发。 Docker支持，gpu版 安装 DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境

模板匹配 使用模板匹配的人脸识别系统附加的zip文件包含图像文件夹和yale数据库。在此过程中，我使用LBPH算法得出结果，可以在IDLE工具上对其进行编译和执行，并且应该安装opencv。项目的希望您有任何查询都喜欢，谢谢我，

人脸识别系统(已经建立人脸库) 人脸识别步骤： 1. 从摄像头抓取一帧图片。 2. 转换彩色图片帧为灰度图片帧。 3. 检测灰度图片帧的人脸。 4. 处理图片以显示人脸区域（使用 cvSetImageROI() 和 cvCopyImage()）。 5. 预处理脸部图片。 6. 识别图片中的人

本科毕业设计——基于深度学习的口罩佩戴检测及人脸识别系统源代码 Run pip install -r requirements.txtin terminal; Run main.py in your IDE or python interpreter;

基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等等功能。基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等等功能。基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等等功能。基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等等功能。基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等等功能。基于Python的人脸识别系统本科论文毕业设计，Python本科毕业设计-基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备

这是我自己设计的一个人脸识别系统的课题，基于Python语言研发了人脸识别管理系统，并在Pycharm平台完成主要功能模块的分析与设计，在摄像头采集到完整人脸信息的同时，对人员的身份进行认证和管理。本文所设计的人脸识别系统一方面可以实现人员的安全认证功能，还能够给重要场所的人员管理提供安全保障，测试结果表明：该系统能够准确识别人脸信息，并显示当前人员的录入时名字，而没有录入的人脸显示unknown，为有效解决人员管理问题提供了参考。使得人员安全管理系统具备了更高的实用价值，有着巨大市场潜力和应用前景。以下是重要内容阐述： 1、人脸识别部分主要是依靠人脸特征提取来实现； 2、摄像头捕获人脸后，会进行图像预处理，包括噪声处理、光照预处理和几何预处理； 3、采用卷积神经网络为人脸识别算法； 4、基于Python和Pycharm平台来实现系统设计； 5、通过CNN训练发现，能够对人脸进行准确识别，识别率高达97%；

此代码是基于PCA的人脸识别系统，作者加入了GUI界面，使用matalib实现。实验效果明显。

基于全同态加密的安全人脸识别系统 本人个人主页： 指导老师：陈智罡(Zhigang Chen), 个人网站： 本项目获得第十二届全国大学生信息安全竞赛国家级二等奖。 特点说明： 随着人脸识别技术广泛使用，人脸数据安全问题的严重性也日益增长。 我们采用了全同态加密的方法来保证数据的安全性。 全同态加密：全同态加密支持加密域中密文的计算。那么全同态加密的提出就能够很好的解决计算隐私的问题。我们都知道人脸识别或者说机器学习甚至是整个人工智能，归根到底都是统计数学方法，那么就避不开计算，如此一来，我们就可以先用公钥将数据进行加密，加密后的密文进行数据传输和数值计算，计算结果还是为密文，用户收到密文结果后用私钥进行解密。这样就很好的保证了数据的隐私安全性。 项目难点： 1、Python和C++的跨平台开发，密码学的全同态加密算法采用C++语言编写，人工智能中的人脸识别算法采用Python编写； 2、

目 录 一、课程设计的性质和目的 1 二、课程设计的内容及实施案例 1 三、课程设计时间地点 2 四、课程设计的实施流程 2 五、课程设计要求 2 六、课程设计的评价标准 3 七、课程设计系统实现（学生完成） 3 1 系统概述 3 1.1 项目摘要 3 1.2 设计背景 3 2 需求分析 4 3 环境搭建 4 4 相关技术介绍 4 4.1 HTTP协议原理 4 4.2 Web API原理 5 4.3 URL编码原理 5 4.4 UTF-8编码原理 5 4.5 JSON数据交换格式 5 4.6 Base64编码原理 5 5 系统设计与实现 5 5.1图片信息读取 6 5.2图片文件Base64转码 6 5.3 API用户认证与数据提交 6 5.4返回JSON数据解析 7 5.5文件系统 7 6 系统测试 7 6.1 测试用例 7 6.2 测试结果 8 7 课程设计小组总结 9 课程设计成绩表 10 一、课程设计的性质和目的 《计算机网络》课程设计是配合其理论课程而设立的设计性实践课程。其教学目的和任务是使学生在学习专业课程理论的基础上，学习和掌握网络系统设计与配置的基本方法与知识，培