Haar分类器结合keras-facenet算法实现人脸检测分割及人脸识别考勤系统完整源码+项目说明.zip 【模式识别-人脸识别考勤系统】 利用Haar分类器完成人脸检测、分割；利用FaceNet网络完成人脸识别。 【依赖库】 opencv-python numpy keras-facenet（见 https://pypi.org/project/keras-facenet/ ） Keras TensorFlow 其中，keras-facenet需要下载预训练模型置于~/.keras-facenet目录下，如果你获得的版本在model/目录下没有带该模型，请自行到该库的GitHub仓库页下载，或在第一次调用该库时也会自动下载。 【使用face_manager.py可以进行人脸的录入，注意录入姓名时，之间不要用空格分隔】 【使用main.py可以进行人脸考勤主操作】 准确率达到93.2% 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。

OpenCV-python haar分类器人脸识别 详细介绍 https://gitee.com/Wind_to_valley/open-cv-face-recognition

【图像识别】基于 Haar分类器实现五官定位matlab源码含 GUI.md

已经训练好的Haar分类器，包含猫脸，行人，自行车等。

包含红绿信号灯的训练样本，以及opencv_traincascade.exe、opencv_createsamples.exe以及训练出的模型xml文件

要先安装python，等库函数，这个资源里面已经有好几个包了，尽量在这个解压文件之内运行1.py与facedetect.py

内含2500张负样本图片，可用于训练人脸和汽车检测器。

包含车辆正负样本，以及opencv_createsamples.exe、opencv_traincascade.exe以及训练样本结果