K210SD卡掉电存储的人脸识别
2022-05-25 11:07:16 8KB 源码软件
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FaceNet paper 论文解析,网页版可查看博客:https://blog.csdn.net/chzylucky/article/details/79716272
2022-05-24 20:54:41 8.56MB 人脸识别 facenet 深度学习
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基于V4l2的OpenCV人脸检测以及人脸识别,自动生成xml格式的级联分类器,使用LBPH算法,注意摄像头输出为mjpeg,如果是yuv需要修改代码
2022-05-24 16:53:53 151KB opencv
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Class Attendance System based on Face Recognition 基于人脸识别的课堂考勤系统 Contributor : datamonday Github Repo : Initial Blog : Project Post : 2019.04 2021.5.9 Updata new version named Face Recognition Algorithms Test System is available: 1. 项目简介:cat_face:‍:motorcycle: :chequered_flag:本项目使用Python3.6编写,Qt Designer(QT5)设计主界面,PyQt5库编写控件的功能,使用开源 OpenFace人脸识别算法进行人脸识别,使用眨眼检测来实现活体识别,使用OpenCV3实现实时人脸识别。:cat_face:‍:bust_in_silhouette:同时,将班级学生信息,各班级学生人数、考勤信息录入到MySQL数据库中,方便集中统一
2022-05-24 12:11:35 120.19MB qt5 attendance face-recognition pymysql
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Python智慧教室人脸考勤系统源码,基于嵌入式AI的人脸识别课堂签到系统,该系统主要用于基于人脸识别的课堂考勤场景,技术实现如下: ①客户端 ②服务器 该系统巧妙地将网络通信、嵌入式边缘AI、人脸识别技术运用于课堂考勤场景下,无需借助钉钉、学习通等第三方应用程序,只需进入教室前进行人脸识别,系统即可进行学生身份验证并自动汇总课堂签到结果,实现智能化课堂考勤功能。该系统成本低廉,复用性强,对未来高校智慧教室的实现与推广具有巨该系统巧妙地将网络通信、嵌入式边缘AI、人脸识别技术运用于课堂考勤场景下,无需借助钉钉、学习通等第三方应用程序,只需进入教室前进行人脸识别,系统即可进行学生身份验证并自动汇总课堂签到结果,实现智能化课堂考勤功能。该系统成本低廉,复用性强,对未来高校智慧教室的实现与推广具有巨大积极作用。该系统巧妙地将网络通信、嵌入式边缘AI、人脸识别技术运用于课堂考勤场景下,无需借助钉钉、学习通等第三方应用程序,只需进入教室前进行人脸识别,系统即可进行学生身份验证并自动汇总课堂签到结果,实现智能化课堂考勤功能。该系统成本低廉,复用性强,对未来高校智慧教室的实现与推广具有巨大积极作用。
Python基于人脸识别的门禁管理系统源码,基于人脸识别的门禁管理系统 该项目为宿舍门禁系统管理,并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。该项目为个人学校毕业设计。Python基于人脸识别的门禁管理系统源码,基于人脸识别的门禁管理系统 该项目为宿舍门禁系统管理,并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。该项目为个人学校毕业设计。 Python基于人脸识别的门禁管理系统源码,基于人脸识别的门禁管理系统 该项目为宿舍门禁系统管理,并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。该项目为个人学校毕业设计。 Python基于人脸识别的门禁管理系统源码,基于人脸
Android 人脸识别功能源码
2022-05-23 21:40:41 1.43MB Android, 人脸识别
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投影投影代码matlab LDA-人脸识别 程序 编程步骤: 图像的初始大小是一个大小为 128x128x3 的矩阵,对应于图像的 rgb 强度值。 对于所有计算,使用图像的灰度值,它将每个图像的维度减少到 128x128x1 矩阵。 由于在 128x128 矩阵上执行矩阵计算在平均配置的 PC 上很耗时,因此我调整了图像大小并为 40x40 矩阵、64x64 矩阵和 96x96 矩阵执行了计算。 然后将每个图像表示为向量形式,重塑原始图像矩阵执行此任务。 现在,每个图像都由一个 1600x1 的向量表示(对于 40x40 大小的图像)。 我们需要每个类的均值来计算类内散布矩阵。 一旦为该特定类计算了平均值,我们通过对集合中的每个 x 求和 Pr(C) (xm) (xm)' 来计算类内散布。 (x = 训练集中的每个图像,m = 图像的平均值) 为了计算类内散布的总数,我们将所有类的所有类内散布矩阵相加。 现在要计算类间散布,我们需要所有类的平均值和 300 个类的总平均值。 之间的散布矩阵由每个类别的求和 Pr(C)*(mm )*(mm )' 形成(m = 该类别的平均值,m` =
2022-05-23 13:48:13 12.07MB 系统开源
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人工智能-项目实践-图像识别-基于mtcnn-mobilenet-keras-breath_mask-master
2022-05-23 12:05:49 25.32MB keras mobilenet mtcnn 口罩人脸识别
19年10月3号更新 新资源地址https://download.csdn.net/download/b379685397/11831772。 使用教程见https://blog.csdn.net/b379685397/article/details/101940373 有问题可以私信我哦
2022-05-23 11:29:54 23.11MB java 人脸
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