已经开发出的技术可以使人与计算机之间的交互变得非常容易。 人脸识别就是最好的例子。 近二十年来的研究主要集中在人脸识别方面。 人脸识别可以涉及以下所有过程，例如计算机视觉、模式识别、图像处理和机器学习。 在本文中，他们主要处理人脸识别和颜色识别。 人脸被捕获并进行模式分割、识别和比较。 然后下一阶段是使用神经网络模型的颜色识别，该模型应用于大学生的颜色制服。 从捕获的颜色均匀图像中提取 RGB 颜色分量。 调整大小的图像的颜色分量使用 SHM 简单启发式方法进行缩放。 从颜色统一中的特征向量识别中提取重新缩放的图像。 该方法的准确度约为 95%。 RGB 和神经网络在颜色识别中起主要作用。

实验过程的步骤是； 1.通过摄像头开始拍摄图像能够在教室里向各个方向旋转。 2. 对捕获的图像进行预处理并提取人脸图像。 3.计算捕获的人脸图像的特征值并与现有的人脸图像相比。 4.如果特征值与现有的不匹配一个，将其另存为新的面部图像。 5.如果特征值匹配，则识别过程即将开始。 6.使用PCA算法，以下步骤将是跟随7.在匹配的人脸图像中查找人脸信息数据库。 8. 用相应的人脸图像更新日志表并完成考勤的系统时间个别学生。 9. 本节介绍实验结果。

基于特征练的PCA人脸识别程序，有明确的说明文档

“刷脸”，又叫人脸识别解屏，使用步骤：安装完这款软件之后，在这款软件的主界面点击设置，设置您本人的人脸照片，自己照一张照片保存进去，设置成功后，让其后台运行，手机开屏的话就会出现比对界面，再次拍一下你的脸部照片，捕捉完成之后，和之前保存的照片对比，如果相似度大于百分之九十就解屏成功，否则解屏失败。（需要打开数据连接或连网状态下使用）会带来一定的乐趣性 缺陷：现在还没有屏蔽home键，所以对于保密性来说还没有完全实现，界面还不够美观

这个包实现了一种著名的基于 PCA 的人脸识别方法，称为“特征脸”。 该程序易于使用。 此外，还添加了一个示例项目文件 demo_PCA.m' 来演示如何使用，还包括 ORL 训练和测试数据库，以通过随机选择图像来显示不同大小的测试和训练数据集上执行时间和识别百分比的性能比较。 用于 LOOCV（留一法交叉验证）测试的附加文件 LOOCV.m。 用于比较 PCA 与均值、众数和中值修改的附加文件 Comparision.m。 附加文件 PRR.m 被添加到子函数中，用于计算单个类的精度和召回率。 为了更好地理解 PCA 和所涉及的测试，您可以使用给出的教程： http : //www.cs.otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf http://www.creighton.edu/fileadmin/use

学生，宿管，系统管理员三种用户的宿舍管理系统，适用于高校学生用作毕业设计参考

face_gui 项目介绍 该项目能够从给定的正面照片中，自动识别脸部区域，并对图像前景进行提取分割，然后替换背景，并按照证件照的规格进行规范化处理。一共由5个模块组成： 1. 头部局部照识别与截取模块设计 利用Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan提出的基于gradient boosting的回归树算法检测面部的68个关键点位置. 2. 图像前景分割 利用opencv中的grabcut方法对人脸周围区域进行分割，将人头和衣服等前景分离出来. 3. 证件照规范化 按照规格进行图片处理:分辨率：361×381，分辨率96dpi，位深度24，大小30k左右. 4. 背景替换 根据图片的背景颜色特征进行替换背景（蓝-红-白），如蓝背景变为红背景：将BGR图像转为HSV图像，蓝颜色H通道在78和110之间，然后转换通道将这些像素替换为(0，0，255)即可。 5. 界面

传统的课堂点名方法效率低下，浪费大量时间。提出基于人脸识别的课堂点名系统，大大提高了课堂点名的效率。本系统提供图像和摄像识别点名，可一次识别多个人脸，同时该系统也对系统难以识别的学生提供手动签到。系统运用OpenCV人脸识别开源库做算法部分，用Qt、C++实现界面交互。

基于人脸特征检测的眼控鼠标系统研究，非常难得的论文，讲解很细致

基于人脸识别的网络图像管理系统的设计与实现，蔡道英，李学明，网络图像管理系统主要用于用户在互联网上上传、下载、管理和分享自己的图片。传统的网络图像管理系统主要采用基于文本关键字的检