Python实现基于人脸识别的上课考勤系统源码+项目介绍 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。

基于人脸表情和语音的双通道情感识别

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。

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。

详细信息见博文：https://blog.csdn.net/GUA8122HOU/article/details/126168609 人脸表情的数据集和自己训练出来yolov5模型以及基于PYQT5运行yolov5的交互界面 包括源代码和模型，数据集见博文网盘自取。

基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 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，详细见下方截图等。 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。 该项目可作为个人学校毕业设计使用，未考虑生产环境，后续开发随心。

多模态生物特征识别：基于人脸与人耳信息

店滴AI是一个基于人脸识别的会员管理系统。可应用于商场客流统计、门店智能管理和店内监控等。是一款基于 yii2 的，并且集成了 AI 技术、智能硬件设备对接技术的软硬件开源框架。 它采用 yii2+uniapp+swagger 的开发模式，从接口开发到接口文档都非常快捷方便。同时结合 uniapp 一端开发、多端发布的优势，让一套代码实现 AI 技术对接 app/各种小程序、H5 端的发布。 店滴AI特点： 人脸检测定位 人脸属性分析 150 个关键点定位 情绪识别 图片质量控制 在线图片活体检测     店滴AI开源框架1.1.4版 更新日志： 1、增加模块数据库脚本升级命令 2、增加系统版本控制，可命令行升级 3、增加菜单显示方式，分为左侧全部展示和顶部分类显示 4、优化系统安装脚本

基于人脸识别的智能防疫系统_陈放.caj

  驾驶员注意力不集中或者分心是道路交通事故的主要原因。 为了减少道路交通事故，设计开发驾驶员疲劳检测系统至关重要。本次实现的应用运用开源库Dlib训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定，利用OpenCv进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号。当检测到驾驶员的眼睛闭上4-5 秒时候，就会产生警报。 点击驾驶员困倦检测时，系统会自动打开电脑摄像头，你便可以模拟驾驶室的角色进行测试，当驾驶员在驾驶过程中闭眼，且超过5s系统会触 环境配置：python3.7、配置以下包 tensorflow>=1.12* keras==2.2.4 等。 人脸关键点检测是人脸识别任务中重要的基础环节，人脸关键点精确检测对众多科研和应用课题具有关键作用，如：表情识别、疲劳监测等。因此，如何获取高精度人脸关键点，一直以来都是计算机视觉、模式识别、图像处理等领域的热点研究问题。然而人脸关键点检测方法根据是否需要参数化模型可分为以下两类，基于参数化形状模型的方法和基于非参数形状模型的方法。目前，最为常用的是基于非参数形状模型的深度学习方法。