基于深度学习的ARM平台实时人脸识别

基于PCA和SVM的实时人脸识别： faceCapture:首先采集需要被识别人的人脸，每人采取10张，统一格式大小，放入人脸数据库中； ReadFace:读入训练的人脸数据； fastPCA:PCA降维； scaling:训练数据归一化； train:使用SVM支持向量机训练模型； imageAcquision: 读入人脸照片—>灰度化—>检测人脸—>扣出人脸—>归一化尺寸—>在训练集的特征子空间中降维—>在训练集每维的最大最小值上数据归一化—>利用训练好的模型预测—>显示

Matlab笔记本自带摄像头人脸识别.使用matlab打开笔记本自带的摄像头进行实时人脸识别。修改了matlab示例程序，具有较好的实时性和鲁棒性，能够在光线充足的环境下稳定识别并跟踪。

这是一个使用计算机附带的任何USB网络摄像头或LAPTOP网络摄像头的项目。 这个基于 GUI 的应用程序会自动识别人脸并将其与创建的数据库进行匹配。 它还标志着记事本上的出勤率。 忽略带有“COM PORT”的消息，因为在我的项目中我还连接了硬件。 使用的算法：颜色时刻。

实时人脸识别 (OpenCV) 这是一个完整的 Python 程序，用于创建高效的实时人脸识别应用程序。 脚步： cmd: python face_taker.py 使用face_taker.py脚本拍照。 输入 ID 号后，脚本将在images文件夹中保存 30 张您的脸部images （必须是整数和增量（从 1 开始，然后是 2、3、...） 注意：确保您的脸部居中。窗口将当所有 30 张照片都拍完后折叠起来。 cmd: python face_train.py face_tain.py脚本将训练一个模型来识别使用face_taker.py脚本拍摄的 30 张图像中的所有人脸，并将训练输出保存在training.yml文件中。 cmd: python face_recognizer.py face_recognizer.py是主要脚本。 您需要在face_taker.py

本文实例为大家分享了OpenCV+face++实现实时人脸识别解锁功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.背景 最近做一个小东西，需要登录功能，一开始做的就是普通的密码登录功能，但是之前看到过python可以做人脸识别，所以我就开了下脑洞，能不能实现一个自己的刷脸解锁功能。 2.知识储备 python基础语法 opencv face++文档 requests库 3.基本思路 准备一张你想要被识别出的人脸照片，后面刷脸就是按照这张照片来识别，如果和照片中是同一个人就解锁，刷脸就是打开摄像头获取电脑面前人的人脸，然后与之前那张照片比对。 4.代码讲解 看下识别的效果：

基于facenet的实时人脸识别系统

主要为大家详细介绍了Java OpenCV4.0.0实现实时人脸识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

实验过程的步骤是； 1.通过摄像头开始拍摄图像能够在教室里向各个方向旋转。 2. 对捕获的图像进行预处理并提取人脸图像。 3.计算捕获的人脸图像的特征值并与现有的人脸图像相比。 4.如果特征值与现有的不匹配一个，将其另存为新的面部图像。 5.如果特征值匹配，则识别过程即将开始。 6.使用PCA算法，以下步骤将是跟随7.在匹配的人脸图像中查找人脸信息数据库。 8. 用相应的人脸图像更新日志表并完成考勤的系统时间个别学生。 9. 本节介绍实验结果。

通信工程 大学本科毕业设计 当年查重5.23% 基于树莓派的实时人脸识别及监控，文档内附有全部代码及整个论文，过程十分详细，编程：Python; 硬件：树莓派。