人脸识别技术 简单的 可是存储多个人的信息 并进行是别 包含实验报告

该软件包接受的唯一图像是 .pgm（便携式灰度图）图像。 所有图像的大小应相同。 训练： 需要一组人脸图像来训练系统。 这些图像应放在 Matlab 路径中的单个文件夹中。 使用以下函数进行训练： [图像,H,W,M,m,U,omega]=trainingEF(trainingFolder); 在哪里 trainingFolder - 包含训练人脸图像的文件夹的完整路径 认出： 要识别的人脸图像也应该是 .pgm 文件。 使用以下函数进行识别： testingEF(testImage,images,H,W,M,m,U,omega) 在哪里testImage - 要识别的人脸图像的文件名（带扩展名）， images,H,W,M,m,U,omega - 训练函数的输出参数 测试图像和测试图像对应的训练集中的图像显示为输出。

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matlab的人脸识别，有源代码。入门级别，课作为初学者学习参考使用。有一定的价值。适合本科阶段的学生。

1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124436438 2、基于神经网络的人脸识别系统（采用MATLAB实现） 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。

1 概述 1 2 系统开发环境 3 系统分析 8 3.1 可行性分析 3.1.1 技术可行性 3.1.2操作可行性 3.1.3 经济可行性 3.1.4 法律可行性 9 3.2需求分析 9 3.2.1 功能需求分析 9 3.2.2 性能需求分析 10 3.3开发环境分析 10 3.4界面需求 4 系统设计 4.1系统设计原则 12 4.2系统流程设计 12 4.2.1系统开发流程 12 4.2.2 添加信息流程 13 4.2.3 人脸识别流程 14 4.3 系统功能设计 15 4.4 数据库设计 15 4.4.1 数据库设计原则 4.4.2 数据库实体 16 4.4.3 数据库表设计 16 5系统实现 18 5.1 登录 18 5.2 注册 18 5.3 识别签到 6系统测试 25 6.1测试环境与条件 6.2功能测试 6.3可用性测试 26 6.4测试结果分析 26 结 论 27 致 谢 28 参考文献 29

1 概述 1 1.1课题背景及意义 1 1.2 国内外研究现状 1 1.3 本课题主要工作 2 2 系统开发环境 3 2.1 python简介 3 2.2 人脸识别简介 4 2.3 SQLite 5 2.4 Django介绍 6 2.5 TensorFlow 7 3 系统分析 8 3.1 可行性分析 8 3.1.1 技术可行性 8 3.1.2操作可行性 8 3.1.3 经济可行性 9 3.1.4 法律可行性 9 3.2需求分析 9 3.2.1 功能需求分析 9 3.2.2 性能需求分析 10 3.3开发环境分析 10 3.4界面需求 10 4 系统设计 12 4.1系统设计原则 12 4.2系统流程设计 12 4.2.1系统开发流程 12 4.2.2 添加信息流程 13 4.2.3 人脸识别流程 14 4.3 系统功能设计 15 4.4 数据库设计 15 4.4.1 数据库设计原则 15 4.4.2 数据库实体 16 4.4.3 数据库表设计 16 5系统实现 18 5.1 登录 18 5.2 注册 18 5.3 识别签到 20 6系统测试 25 6.1测试环境与条件 25 。。。。。

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。

随着计算机技术和模式识别等相关技术的飞速发展，使运用当今先进技术来研制安全监测系统成为可能，人脸识别是安全监测系统中身份识别的一种最方便、最直接的方法。传统的人脸图像识别系统是由大规模或超大规模集成电路来完成的，图像采集依赖于较大型设备，速度比较慢，实时性较差，在小范围内使用价格比较昂贵。随着数字信号处理器DSP的飞速发展，它以其高速、准确的性能为图像获取带来了新的途径，而且用硬件来实现人脸图像识别价格比较低廉。DSP（digitalsignalprocessor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删