摘要：该文提出了一种在门禁系统中利用人脸识别技术与指纹识别技术相结合进行身份验证的设计方案。实验表明，结合两种技术将会提高身份识别的安全性和有效性，能有效地解决传统门禁系统的不足之处。 　　1 综合门禁系统设计方案 　　本文所设计的门禁系统由一个服务器和两个门禁控制器组成， 一个门禁控制器在通过摄像头采集人脸图像的同时另一个可以通过指纹采集仪采集指纹信息。管理服务器软件并行连接两个门禁识别器软件，通过USB 接口实现相互通信，服务器端软件对两个门禁识别器软件的连接实现多线程处理。 　　系统基于嵌入式WindowsXP 平台开发，有体积小，专用性强等特点。 　　图像采集端利用Direct

基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 【项目介绍】 本项目后端采用Python作为开发语言，Django作为WEB后端框架，用到的库有face_recognition人脸识别库,keras深度学习库,tensorflow,opencv计算机视觉库,Image等图片处理相关的第三方库。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

CompreFace-Exadel的开源人脸识别系统 CompreFace是一项免费的人脸识别服务，可以轻松集成到没有事先机器学习技能的任何系统。 ··· 面对面 总览 CompreFace是用于人脸识别的基于docker的应用程序，可以集成为独立服务器或部署在云中，并且无需机器学习专家即可进行设置和使用。 我们的方法基于深度神经网络，它是最流行的面部识别方法之一，并提供了便捷的REST API，用于Face Collection训练和面部识别。 我们还提供了一个角色系统，您可以使用它轻松控制谁可以访问Face Collection。 每个用户都可以创建自己的模型，并在输入数据的不同子集上对

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

matlab BP神经网络人脸识别系统

人脸识别系统的设计与开发.pdf

基于计算机视觉和机器学习的人脸检测及人脸识别系统源码+数据资料.zip本项目是基于OpenCV2跨平台计算机视觉和机器学习软件库的人脸检测及人脸识别系统， 采用Web应用作为用户和管理的交互页面。 系统人脸识别模块的图像处理采用PIL(Python Image Library)。 BPL是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了 软件架构 Flask：Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用程序框架。 OpenCV2：OpenCV2是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库。 LayUI：layui（谐音：类UI) 是一款采用自身模块规范编写的前端 UI 框架，遵循原生 HTML/CSS/JS 的书写与组织形式，门槛极低，拿来即用。且是国人开发，拥有较为完善的中文文档。 Pymysql及PooledDB：PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库。DBUtils是一套Python数据库连接池包，并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。

基于mtcnn+facenet网络实现简单人脸检测识别系统python源码+训练好的模型文件+项目说明.7z 这两个工程都是keras模型, 所提供的模型文件都只有权重没有网络结构, 我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件. 比如原先只有权重的模型文件pnet.h5, 生成含网络结构和权重的模型文件PNET.h5. 接着用keras2onnx工具把它(PNET.h5)转换成了onnx模型pnet.onnx, 其他胶水部分的逻辑没什么变化. 具体的转换代码请参考keras_onnx.py文件. 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于DM642，人脸检测使用adaboost算法，人脸识别采用小波变换改进离散余弦变换。用CAJViewer7.0打开。

基于ARM9嵌入式平台的人脸识别系统设计。