专业文档，利用人脸识别实现课堂签到 基于OpenCV在Android上的实现。 利用人脸识别实现课堂签到 基于OpenCV在Android上的实现.zip 利用人脸识别实现课堂签到 基于OpenCV在Android上的实现.zip

face_recognition_py 本项目基于OpenCV使用Haar级联与dlib库进行人脸检测及实时跟踪，应用LBPH算法开发了一个功能相对完整的人脸识别系统。系统采用sqlite3进行序列化数据存储，能够对陌生人脸闯入进行报警，并拥有基于PyQt5设计的GUI实现。 系统预览 核心框架 人脸采集 数据管理 如何运行？ 以下操作基于Anaconda3环境，并在Windows10 x64上测试。 克隆代码 $ git clone https://github.com/winterssy/face_recognition_py.git $ cd face_recognition_py 创建Python虚拟环境 $ conda create -n opencv python=3.6 $ activate opencv 安装OpenCV $ cd modules $ pip install

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使用Amazon SageMaker微调和部署ProtBert模型进行蛋白质分类 内容 动机 蛋白质是控制生物体的关键基本大分子。 蛋白质定位的研究对于理解蛋白质的功能很重要，对药物设计和其他应用具有重要意义。 它在表征假设的和新发现的蛋白质的细胞功能中也起着重要的作用[1]。 有几项研究工作旨在通过使用高通量方法来定位整个蛋白质组[2-4]。 这些大型数据集提供了有关蛋白质功能以及更普遍的全球细胞过程的重要信息。 但是，它们目前不能达到100％的蛋白质组覆盖率，并且在某些情况下使用的方法可能导致蛋白质子集的错误定位[5,6]。 因此，必须有补充方法来解决这些问题。 在本笔记本中，我们将利用自然语言处理（NLP）技术进行蛋白质序列分类。 想法是将蛋白质序列解释为句子，并将其组成部分-氨基酸-解释为单个单词[7]。 更具体地说，我们将从Hugging Face库中微调Pytorch Pro

opencv4.2 用cmake编译需要的下载资源 其中包含face_landmark_model.bat opencv_videoio_ffmpeg.dll ffmpeg_version.cmake等

matlab中余弦相似度代码vgg_face_matconvnet VGG 人脸描述符源代码和模型 (MatConvNet) 这是我学习 NN & DL 的起点。我想与伟大的 Github 社区分享学习经验。 我利用预训练模型来完成人脸验证任务。结果是两个人脸的余弦相似度。 一步步 1.下载并安装“MatConvNet: CNNs for MATLAB”，见。 我使用版本 1.0-beta17。 2. 下载这个 vgg_face_matconvnet 并在 MATLAB 中运行它。 我使用 MATLAB 2014b。 预训练模型 vgg_face.mat (1GB) 不包含在我的存储库中。只需使用“”中的那个。 在 MATLAB 中： convNet = lib.face_feats.convNet('data\vgg_face.mat'); 演示（'1.jpg'，'2.jpg'，convNet） 致谢 感谢“我第一次与 NN 和 DL 亲密接触。

本项目着手实现了一个基于卷积神经网络的人脸识别签到系统，该系统能够进行人脸的采集，并将不同人脸对应的学号（工号）姓名信息存储于数据库，利用CNN卷积神经网络对人脸进行训练；人脸签到模块能实时识别当前人脸，识别成功会语音播报某学号(工号)某同学(员工)签到成功，并在系统界面输出显示签到信息同时自动更改当前对象的签到状态；缺勤模块可以查看当前未签到成员信息，可以重置所有成员的签到状态。 项目特点：1、基于神经网络，系统具有学习能力，理论上给它喂的数据越多，它就可以识别越多的人而且准确度会不断提高。 2、利用多线程将ui界面与功能代码分开，在显示界面的同时还能进行后台的运算，防止卡顿提升使用体验，因此对计算机配置要求不高。 3、某些操作有语音提示功能，使用时方便友好。

本项目着手实现了一个基于卷积神经网络的人脸识别签到系统，该系统能够进行人脸的采集，并将不同人脸对应的学号（工号）姓名信息存储于数据库，利用CNN卷积神经网络对人脸进行训练；人脸签到模块能实时识别当前人脸，识别成功会语音播报某学号(工号)某同学(员工)签到成功，并在系统界面输出显示签到信息同时自动更改当前对象的签到状态；缺勤模块可以查看当前未签到成员信息，可以重置所有成员的签到状态。 项目特点：1、基于神经网络，系统具有学习能力，理论上给它喂的数据越多，它就可以识别越多的人而且准确度会不断提高。 2、利用多线程将ui界面与功能代码分开，在显示界面的同时还能进行后台的运算，防止卡顿提升使用体验，

http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download

前言 一个基于opencv人脸识别和TensorFlow进行模型训练的人脸实时签到系统，作者某二本大学里的末流学生，写于2019/09/，python学习期间。 今年7月份开始接触python的，最近闲着无事就开始做了这个人脸识别的系统，一开始的话就想着简单的弄下，就去了用的api接口实现的，写完以后我就想为什么我不自己写一个人脸识别签到，不去调用百度api接口，然后就诞生了这个程序。 先看下效果 实现的功能 点击开始进行实时人脸打开识别签到 点击注册会跳到注册页面进行注册 点击缺勤会打开缺勤窗口显示缺勤的表格 开始准备 选用语言Python，时下入门机器学习成本最低、学习速度最快的语言，python搞网络爬虫也很靠谱。运用的技术有 opencv（摄像头、图片处理），numpy（图片数字化），os（文件的操作和处理），TensorFlow（构建神经网络进行模型训练）。 页面的构建 我的UI