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。

针对传统GrabCut在GMM迭代估计阶段仅单纯地考虑像素点的RGB彩色信息，当前景细节区域与它的周围区域颜色差异较大时容易发生分割错误，以及基于像素的运算导致分割效率不高的问题，提出一种结合权值优化与CS-LBP纹理特征的改进算法。该算法利用多尺度分水岭对图像进行预分割，构建区域邻接图；然后对每个区域进行颜色和纹理特征的提取，通过权值迭代优化算法使区域的数据项权值与周边分块区域的权值相关联，采用自适应参数将纹理约束项引入能量函数，并将改进算法应用于人脸图像分割，有效改善了分割效果。实验结果表明，该算法分割结果更加准确，效率更高。

基于视频流的人脸识别技术主要内容包括:人脸检测、活体算法检测、3D检测、连续性检测 基于视频流的人脸识别技术内容一:人脸检测 定位人脸在哪里,检测...

针对人脸识别中遮挡区域降低检测准确度的问题，提出一种基于生成对抗网络的遮挡人脸修复方法。该方法以生成对抗网络作为基本架构，结合Wasserstein距离和添加梯度惩罚损失函数来训练网络模型，以全局上下文损失和先验损失相结合的方式来约束网络生成无遮挡人脸图片，并利用泊松融合完成遮挡区域的修复。在CelebA数据集的实验结果表明，所提方法较其他文献模型训练更稳定，PSNR平均值提高了5%，SSIM平均值提高了8%。

ORL人脸数据库共包含400张西方人脸正面图像，共包含40个人，每人10张图片（不同表情、拍摄角度、饰物等），主要用于人脸识别的研究。

该课题为基于Matlab的人脸考勤系统。如果需要硬件结合的话，可以调取摄像头。带有人机交互界面。可以在人机交互界面的基础之上，进行相应的拓展。人脸库可以使用您自己的真实人脸库。

基于PCA降维提取主要人脸特征，进行人脸识别的人脸图像库。可以运用到BP人脸识别

人脸图像特征提取matlab代码ML_Internship_project_Cosmic-Skills 介绍： 您好，我叫Abhishek kakati，目前是Guwahati GIMT的一年级CSE本科生。 我是Cosmic Skills的暑期实习生，参加机器学习课程。 这是一个很棒的课程，因此，在项目完成后，现在是提交项目的时间。 对于项目，我在将代码文件转换为.rar格式时遇到问题，因此我决定创建此存储库并在邮件中共享连续项目的链接。 列出项目： 1.字符识别项目 2.人脸识别项目 3.推荐系统项目 4，物种识别项目 项目内容和资料： 1.字符识别项目- 项目内容详细信息- 项目名称：字符识别项目 项目的目的：该项目的目的是开发一种将图像作为输入并从中提取字符（字母，数字，符号）的工具。 图像可以是手写文档或打印文档。 它可以用作打印记录中数据输入的一种形式。 开发该项目所需的工具：该项目基于机器学习，我们可以提供许多数据集作为软件工具的输入，这些数据将被机器识别并从中获取相似的模式。 我们可以将Matlab或Octave用作此产品的构建工具，但建议Octave处于初始状态，因为

基于教室监控视频的学生位置检测和人脸图像捕获算法

MATLAB人脸签到系统，带摄像头，不同matlab版本可能不兼容，带出勤率统计，和参考文档。