Python实现基于人脸识别的上课考勤系统。 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1. 录入端负责数据导入， 2. 管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3. 监控端负责人脸识别以及签到功能。

蜜蜂CNN模糊进化深度学习算法（人脸识别，智能优化算法，MATLAB源码分享） 在训练阶段之后，可以使用进化算法拟合深度学习权重和偏差。 这里，CNN用于对8个人脸类别进行分类。 在CNN训练之后，创建初始模糊模型以帮助学习过程。 最后，CNN网络权重（来自全连接层）使用蜜蜂算法训练，以自然启发的方式进行拟合（这里是蜜蜂的行为）。 可以将数据与任意数量的样本和类一起使用。 请记住，代码的参数是根据数据进行调整的，如果要替换数据，可能需要更改参数。 图像数据大小为64*64，2维，存储在“CNNDat”文件夹中。 因此，重要的参数如下： “numTrainFiles”=您必须根据每个类中的样本数量来更改它。 例如，如果每个类有120个样本，那么90个就足够好了，因为90个样本用于训练，而其他样本用于测试。 “imageInputLayer”=图像数据的大小，如[64 64 1] “fullyConnectedLayer（完全连接层）”=类的数量，如（8） “MaxEpochs”=越多越好，计算运行时间越长，如405。 “ClusNum”=模糊C均值（FCM）聚类数，如3或4很好

本设计最终目标为通过Python语句实现人脸识别，并可进一步实现人机交互界面。 采用opencv第三方库，通过识别人脸的xml人脸识别训练集文件，并配上人为拍摄对应的人像照片，即可对每一个识别到的人脸进行置信度计算。当置信度小于50，则说明此人脸和照片大幅匹配；反之则不匹配。 为了更好看出人脸已经识别成功，这里采用detectMultiScale返回的四个参数在人脸周围绘制矩形和圆形，表示人脸识别成功。

Python实现基于人脸识别的上课考勤系统。 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1. 录入端负责数据导入， 2. 管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3. 监控端负责人脸识别以及签到功能。

VC++图像识别技术，包括人脸、印章识别、在线签名鉴、常用搜索算法、联机字符识别、图像的纹理分析方法。

自己写的opencv人脸识别 返回检测标签和可信程度 摄像头实时监控 希望对大家有算过帮助， 欢迎提问谢谢

开发技术环境： Pycharm + Python3.6 + PyQt5 + OpenCV + 卷积神经网络模型 本文采用卷积神经算法对驾驶室内的驾驶员进行实时的面部图像抓拍，通过图像处理的技术分析人眼的闭合程度，从而判断驾驶员的疲劳程度。本文介绍了对目标图像进行人脸检测，然后在分割出的人脸图像中，对人脸图像进行水平投影，并根据水平投影得到的人眼上下眼睑，定位出人眼的位置，而且根据人眼的上下眼睑可以通过事先给出的一定判别标准，判断眼部是否处于疲劳状态，从而达到疲劳检测的目的。当检测出驾驶员处于疲劳时，系统会自动报警，使驾驶员恢复到正常状态，从而尽量规避了行车的安全隐患，并且系统做出预留功能，可以将驾驶员的疲劳状态图片发送给指定的服务器以备查询。因此组成本系统中系统模块如下： （1）视频采集模块 （2）图像预处理模块 （3）人脸定位模块 （4）人眼定位模块 （5）疲劳程度判别模块 （6）报警模块

# 功能 # 1. 人脸检测、识别（图片、视频） 2. 更换背景图（例如给任务换一张海景背景图） 3. 图片合成（多张照片合成） 4. 证件照更换背景色 5. 年龄识别 6. 性别识别 7. 图片修复（可用于水印去除） 8. 图片分类 9. 老照片 10. 素描 11. 图像色温调整 12. 图像对比度调整 13. 图像高光调整 14. 图像明度调整 15. 图像饱和度调整 16. 图像阴影调整 17. 天空滤镜 18. 人脸检测、识别（Dlib版本） 19. 暗通道去雾算法 20. 中值滤波去雾算法 21. 人脸美颜磨皮算法 **查看功能预览↓↓↓** # 开发环境 # - Windows 10（x64） - Java 1.8 - OpenCV 3.4.3 - JavaCV 1.4.3

MATLAB人脸识别（Pca和pca+Bp两方法，提升识别率）[[源码框架]]

MATLAB matlab人脸识别源码+使用说明+操作说明内容清晰适合新手