小白人脸识别，特征提取，试试手完全没问题 人脸识别+数据采集+人脸特征提取 我大概用了21个人的人脸，都可以检测出来

在各大pypi站点,都包含64位dlib ,老的32版本大家都很少用了,才编译这个专门为32位windows使用的dlib wheel. 支持python36-32bit ,如海龟编辑器32位版本,当然还有tensorflow的32位也可以下载.

树莓派OpenCV所用模型

【OpenCV】 使用Pycharm + anaconda环境进行摄像头人脸识别检测 - 完整Python代码

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。其实如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。

1 概述 1 2 系统开发环境 3 系统分析 8 3.1 可行性分析 3.1.1 技术可行性 3.1.2操作可行性 3.1.3 经济可行性 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 4 系统设计 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 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 6系统测试 25 6.1测试环境与条件 6.2功能测试 6.3可用性测试 26 6.4测试结果分析 26 结 论 27 致 谢 28 参考文献 29

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 。。。。。

Python基于人脸识别的门禁管理系统源码，基于人脸识别的门禁管理系统 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。该项目为个人学校毕业设计。Python基于人脸识别的门禁管理系统源码，基于人脸识别的门禁管理系统 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。该项目为个人学校毕业设计。 Python基于人脸识别的门禁管理系统源码，基于人脸识别的门禁管理系统 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。该项目为个人学校毕业设计。 Python基于人脸识别的门禁管理系统源码，基于人脸

python人脸识别与专注度检测源码，可人脸考勤打卡，检测摄像头内有无人脸

python人脸识别之表情识别项目相关源码FacialExpressionRecognition-master.zip 简介 用Tensorflow2中的keras api实现整个系统。考虑到很多反映jupyter notebook写的train使用起来不太方便，这里改成了py脚本实现。 使用卷积神经网络构建整个系统，在尝试了Gabor、LBP等传统人脸特征提取方式基础上，深度模型效果显著。在FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集上进行模型评估。 环境部署 基于Python3和Keras2（TensorFlow后端），具体依赖安装如下(推荐使用conda虚拟环境)。 shell script git clone https://github.com/luanshiyinyang/FacialExpressionRecognition.git cd FacialExpressionRecognition conda create -n FER python=3.6 -y conda activate FER conda install cudatoolkit=1