介绍了便携式的人脸识别系统，采用DSP控制，电路简单，可靠性高，应用灵活，是人脸识别新的发展途径之一。

帮助学生深入理解和消化基本理论、进一步提高综合应用能力并且锻炼独立解决问题的能力，我们将《数字信号处理》、《DSP原理与应用》、《语音信号处理》和《数字图象处理》几门课程融合在一起开设的DSP综合实验课程设计

这里面包含整个基于神经网络深度学习 ，实现人脸识别项目，包括原始数据 ，训练数据 训练模型 测试数据等，包含演示同步ppt文件， 使用的开发工具是pycharm，基于python3实现，该案例可做为本科毕设的入门参考，ppt内容包含整个讲解过程，从人脸识别到cnn，卷积，从欧式距离到人脸表情变化的计算详情 以及整个卷积的介绍，可以做为入门以及会议上介绍使用的文档。 参考文件 基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt介绍及基于python3实现识别源代码。

这是一个使用计算机附带的任何USB网络摄像头或LAPTOP网络摄像头的项目。 这个基于 GUI 的应用程序会自动识别人脸并将其与创建的数据库进行匹配。 它还标志着记事本上的出勤率。 忽略带有“COM PORT”的消息，因为在我的项目中我还连接了硬件。 使用的算法：颜色时刻。

本文为大家分享了微信小程序人脸识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下

GITHUB开源项目 改了很多很多bug 现在可以用了 PHP8

0.引言 利用python开发，借助Dlib库捕获摄像头中的人脸，提取人脸特征，通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比，达到人脸识别的目的； 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地，然后提取构建预设人脸特征； 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值，然后计算该人的128D特征均值； 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值，计算欧氏距离，判定是否为同一张人脸；　　 人脸识别 / face recognition的说明： wikipedia 关于人脸识别系统 / face recognition system 的描述：theywork by comparing s

用于面部识别的计算机视觉算法概述。 本文的主要思想是探索一种算法，该算法可用于具有合适方法和可用输入的生物识别考勤系统。 该算法主要使用面向直方图的梯度来寻找人脸、估计人脸地标、支持向量机识别人脸和深度卷积网络来比较人脸。 文章中描述了面部识别的基础和科学程序。 还开发了一个基本应用程序，以标记人脸出现的时间是 .csv 格式并标记出勤。 本文主要使用 dlib 和 face_recognition 库来提供功能。

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

这是戴口罩人脸检测和戴口罩识别Android Demo APP： 原文链接： https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/125428609 戴口罩识别的准确率还挺高的，采用轻量化版本MobileNet-v2，准确率也可以高达98.18%左右