该系统为基于Matlab的人脸考勤系统。带有一个人机交互界面。输入全身照人脸图片进行人脸扫描，分割出单独的人脸进行预处理，包括灰度化尺度归一化提取人脸特征值和人脸库里面的数据进行对比。输出人脸识别的结果包括姓名，性别，学号等。并且有做考勤信息的统计，包括每个人打卡多少次，分别是什么时间，具有一键导出考勤表的功能。 GUI框架需要具备一定编程基础的人员学习，感谢支持。

基于深度学习框架ONNX的人脸识别系统，包含了使用图片路径进行识别、使用摄像头进行识别、提供Web接口的识别。 包含人脸检测、人脸识别、年龄性别识别、人脸关键点识别

android原生人脸识别demo camera2

该代码采用多线程技术、swin transformer检测算法对图片或者视频进行人脸识别，并通过pyqt5进行界面设计，使其更加方便。

移动开发-基于人脸识别的iOS应用研究.pdf

202x年企业人脸识别智能门禁系统解决方案(专业完整版).pptx

【优秀毕设】基于OpenCV的人脸识别打卡/签到/考勤管理系统（基础完整资源 最简基本库开发、可基于树莓派） 部分资源： https://download.csdn.net/download/weixin_53403301/85545163 文章地址： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/125121329 该系统利用Harr级联检测和LPBH进行人脸检测和训练、识别 利用Tkinter完成界面搭建 利用Flask+HTML完成网络实时图像推流及控制 利用captcha.image 完成验证码功能 利用xlsxwriter将数据保存为Excel文档 利用email库发送邮件

学习视觉相似度对于各种视觉任务至关重要，如图像聚类、人脸检测或图像检索，从而为日常应用奠定基础，如智能手机上的图像集合的智能排列、浏览器中的网络规模的图像搜索或在线购物时推荐产品。今天，学习捕捉相似度的视觉表示的主要方法是深度度量学习，它专门针对从新颖的、看不见的类中检索对象和图像。此外，相似性学习与对比学习密切相关，对比学习是自监督学习的主导方法，分别是迁移学习。 在本教程中，我们将深入介绍深度度量学习(DML)的领先学习范式，以及如何实际评估其(超出分布)泛化的未来方向。具体来说，本教程将涵盖以下主题: (i) DML目标函数的概况，(ii)先进的和上下文相关的DML公式，(iii) DML中数据采样的重要性，(iv)公平和现实地评估DML方法的最佳实践，最后，(v)我们将DML与计算机视觉和模式识别的相关领域联系起来，如对比学习，少样本学习，迁移学习和人脸识别。

我们团队经过细致的观察以及市场前景的调查提出了“基于人脸识别的太阳能共享快递柜”这个项目以解决快递配送行业所面临的严峻问题。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-基于人脸识别的太阳能共享快递柜-参考

1.领域：matlab，深度学习GoogleNet网络算法 2.内容：【含操作视频】基于深度学习GoogleNet网络,根据人员面部信息识别人员身份Matlab仿真,+图像数据库 3.用处：用于深度学习GoogleNet网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。