1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

该课题为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统。传统的人脸识别都是直接人头的比对，现实意义不大，这块都做烂了。该课题识别原理为：从一副生活照中寻找到人脸，并且分割人脸图象，利用PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警等。

Java语言+openCV实现的人脸识别，JavaFX实现的拍照程序，有界面

在开集协议下设计了一种基于角度距离损失函数和密集连接卷积神经网络的人脸识别算法, 以实现深度人脸识别。所设计的网络结构使用基于角度距离的损失函数, 让人脸特征的区分度更高, 符合特征的理想分类标准。同时, 所提出的神经网络结构采用先进的密集连接模块, 在很大程度上减少了传统网络结构的参数冗余。经过大量的分析和实验, 该算法在LFW数据集上的人脸识别准确率达到了99.45%, 在MegaFace数据集上的人脸确认任务和人脸验证任务中的人脸识别准确率分别为72.534%和85.348%, 因此所提算法在人脸识别任务中具有较高的优越性。

树莓派摄像头操作说明。使用USB摄像头、自带摄像头相关测试指令，raspberry pi，人脸识别，树莓派

戴口罩也變識得出的face recognition 將大頭照放images 下, 用人名命名 主畫面,點選encoding,將人臉特徵編碼 就可以在即時的webcam畫面看到便識結果 Face recognition that can be learned by wearing a mask Put the photo under images and name it Main screen, click encoding to encode facial features You can see the result of the recognition on the real-time webcam screen

人脸识别正负样本集，负样本2500多，且为处理后灰度图；正样本1000多张，且为归一化后的图片；同时负样本也是适应于车辆识别，车牌识别，行人检测等

非限制条件下的人脸识别数据集．原始的webface数据集庞大，这里筛选出了80个拥有超过100张图像的人并用Ｄlib库定位裁剪．已分类．jpg格式彩色图像，大小224x224．

选用一种组合模式识别系统：特征提取算法（ FLDA、K-L变换，或基于欧氏距离J2判据）+分类器（最近邻NN分类器、KNN分类器、最小中心分类器、Bayes分类器、SVM）；再将或faceR和faceS合并，采用K-folds cross validation训练并测试分类器的性能（分类准确率）作出评估。 用MATLAB、或者Python、Java、 C++等编程实现模式识别的整个过程（可以直接调用相关的函数）。

该脚本实现了用于人脸识别的经典二维主成分分析 (2DPCA)。 我使用简单的语句来简化对基于 2DPCA 的人脸识别的理解。 该脚本对于该领域的学生和研究很有用。 使用的数据集是 ORL AT&T 剑桥实验室 ( www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive:pub/data/att_faces.zip )，这里以 mat 格式 (ORL_FaceDataSet) 提供。