人工智能之OpenCV人脸识别案例实战课程配套PDF.7z

人工智能之OpenCV人脸识别案例实战课程配套源代码.7z

资料包里包含了使用文档、可执行文件、Qt源码。 资料包下载后如果不想编译源码也可直接双击可执行文件运行项目实现功能，不需要自己训练模型，可以直接添加人脸进行对比，识别度达到95%以上。 软件采用QT设计，在window下、Linux下都可以直接运行。 使用的场景：当做实验室 的门禁系统，当人脸识别成功会自动提示开锁，如果没有录入人脸，可以根据界面引导提示添加人脸，录入身份信息。

Android 人脸识别功能使用源码.rar

资料包里包含了可执行文件，源码，使用的流程截图。 软件的界面是采用跨平台的QT框架设计，语言采用C++语言，执行效率高，代码简洁容易理解。 当前的人脸考勤识别系统主要分为两大部分: 1. 人脸的识别对比 2.考勤软件界面设计与逻辑处理。 软件主要是应用在高校给学生进行考勤、签到处理，所有在功能上需要健全，支持人脸签到，支持输入学号签到，支持添加学生，支持删除学生；在界面上也支持请假管理，需要请假的学生在界面上录入请假事由，方便上课老师了解该学生的详细情况；在录入学生信息的同时，输入了学生的学号、电话、姓名、专业等信息，在学生迟到没有上课的时候，老师可以通过电话进行联系，了解情况。以前高校考勤都是老师点名实现记录的，这样比较浪费课堂时间，有了这套支持人脸识别的系统，学生路过的时候就直接进行考勤签到，非常方便，也不需要学生进行拿笔进行纸质签到，提高了整体的课堂效率。 为了灵活应对不同的考勤时间段，软件上支持设置考勤时间范围，上课老师可以进行灵活设置时间范围，这样就可以根据平时签到考勤的比例计算期末的平时成绩，提高了老师的效率。

Face-Recognition：人脸识别算法在Keras当中的实现 目录 所需环境 Environment 文件下载 Download 使用方法 Usage 效果 Performance 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5

一 基于Bp算法的人脸识别专题 pcabp kpcabp算法算法

lda pca的人脸识别技术研究

基于深度学习的人脸识别系统建设 基于matlab算法

毕设由Python代码编写，难度不高，只调用接口未涉及算法层面的工作，但是功能齐全且完善，系统健壮性较高。运行环境为anaconda初始环境+opencv库，编译器建议pycharm，代码量1000多行满足本科毕设要求，且代码附详细注释。 另有系统功能介绍和代码详解视频以及各功能流程图，方便之后的答辩和论文，感兴趣的小伙伴私聊+V，有偿不贵。