机器学习概述课程设计报告MATLAB人脸识别样本.doc

MATLAB人脸考勤系统，从一副图像中扫描人脸，定位，分割，识别，记录考勤信息。有库外检测的功能。如果有人替签到的话，就预警。

基于matlab的人脸识别系统，可读取ORL或者YALE人脸库或者自己的人脸，采用的方法可以通过下拉框形式切换成PCA,KPCA,LDA,K-L,BP神经网络多种方式，计算识别率，也可以调用笔记本自带摄像头进行识别。具备一个人机交互式GUI界面，界面友好，识别准确，同时配备相对应的操作说明和运行效果图，直接运行GUI文件即可完美运行。另外，诸如车牌，指纹识别，图象去雾，压缩，水印，疲劳检测，人数统计，声音信号处理等均可做技术交琉，欢迎一起探讨。

matlab人脸检测框脸代码FaceGenderAgeEmotionDetection 用于面部，性别，年龄和情感检测的演示（全部使用深度学习），以及一些计算机视觉功能，可增强检测和跟踪功能。 请注意，所有这些网络都起源于研究。 最好与GPU搭配使用。 要求： 在MATLAB中 部署在Jetson上 安装 该演示使用Caffe中经过预训练的模型（需要下载〜1.16GB）。 将文件夹添加到搜索路径，并通过运行以下命令检查附加组件要求： >> install 要下载模型，请运行： >> downloadAndSetupNetworks 用法 在MATLAB中 您可以通过运行来运行面部，年龄和情绪检测（默认情况下，性别检测处于禁用状态）： >> faceGenderAgeEmotionDetection 或选择要使用的可用模型。 例如： >> faceGenderAgeEmotionDetection( true , true , true ) 进行性别，年龄和情感检测。 该演示使用二进制性别分类，这可能是不合适的。 请注意，该网络起源于研究，默认情况下未启用。 我完全尊重和支持非二进制人员

matlab人脸检测框脸代码 代表第一个实时多人系统，可以在单个图像上联合检测人体，手部和面部关键点（总共130个关键点） 。 Jaerock的笔记 该存储库是原始存储库的略微修改版本。 我假设我们正在使用Conda环境。 先决条件 我假设您的系统中已经安装了CUDA和cuDNN。 安装CMake GUI $ sudo apt install cmake-qt-gui 安装protobuf编译器 $ sudo apt install protobuf-compiler 创建Conda环境 $ conda create -n openpose python=3.6 然后，激活它。 $ source activate openpose 现在我们处于新的Conda环境openpose中。 为OpenPose安装一些重要的Conda软件包 (openpose) $ conda install opencv (openpose) $ conda install protobuf 克隆此存储库 我的OpenPose版本是1.3.0。 我于2018年6月14日克隆了它。 使用Caffe构建OpenP

该系统为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统，可识别ORL和YALE人脸库，方法实现统一，包括GUI界面。另外可二次开发成摄像头的实时人脸系统，识别出库外人脸，可做成门禁系统，考勤系统，打卡签到系统。实现登记出勤，报警等。

该课题为基于MATLAB pca的人脸考勤系统。可以从一副图像中找出多人人脸，分割，计算人数，然后提前制作好这些人的人脸库，进行逐一识别是谁，是不是库内人脸，如是，具体是谁，如果不是，那提示库外人脸。具有友好的人机交互界面，还可以二次开发成摄像的，但是摄像头误差可能会有点。识别流程为：读取图像，人脸定位，人数统计，人脸分割，人脸识别，库内外判别。

matlab人脸匹配代码AGNs 描述 此仓库包含文档中引用的论文的对抗性生成网络（AGN）的实现。 数据和模型 在生成这副眼镜之前，您需要： 下载缺少的模型并将其放置在models文件夹中（链接：）。 在设备上下载并安装Matlab。 从需要注入的Matlab安装所需的依赖项（Matlab应提示您安装所需的依赖项。） 运行'init.m' 运行“ demo.m”（如果需要其他操作，它将发出警报。） 跑步说明 结盟 攻击代码程序将面部图像作为输入。 这些图像需要与VGG的规范姿势对齐。 使用物理攻击程序时，对齐的图像还应包含用于将眼镜与面部图像对齐的绿色标记（请参阅下面的示例和data/demo-data2/ ）。 要对齐将用于程序的图像，请使用align程序。 在运行代码之前，您需要更新文件face_landmark_detection.m和openface_align.m的路径。 对齐照片的处理 通过对齐程序运行图像之后。 映像的路径必须在您选择运行的攻击程序中更新（如下所示）。 该程序将生成眼镜选项的视觉效果。 生成一对 该程序还将通过'best_pair.m'程序生成一个.ma

matlab人脸匹配代码人脸识别 该项目是为计算机视觉课程开发的，包括两种不同的面部识别方法。 要求 -经过测试 MATLAB @tensorflow/tfjs-node需要Python 2.7 跑步 注意：该代码可能还需要更改才能在Windows计算机上运行。 npm install下载必要的模块。 由于MATLAB会覆盖路径，因此请首先设置节点路径： setenv('PATH', [getenv('PATH') ':/path/to/node/bin']); 例如setenv('PATH', [getenv('PATH') ':/Users/rudotriton/.nvm/versions/node/v14.2.0/bin']); 对于Windows，代码中的dir调用可能需要替换为ls 。 该代码还使用返回的结构的.name字段。 ls可能返回具有不同属性的结构，在这种情况下， folder.name可能不可用，需要更改。 Evaluation.m是运行和评估每种方法的主文件：模板匹配，特征面和神经网络。 培训数据应位于以下位置： ./FaceDatabase/Train/<la

通过训练jaffe数据库，实现识别人脸高兴、惊讶、恐惧、生气等六种表情，并圈出。可调用电脑摄像头实时监测。内附有使用说明，可以使用。仅供学习参考。