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基于纯JS的人脸识别服务，支持手动与自动抓拍及获取人脸图片

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简介：
本项目提供了一个基于纯JavaScript的人脸识别服务，具备手动和自动模式来抓取并提取人脸图像，适用于网页端实时处理。 纯JS人脸识别服务提供手动抓拍、自动抓拍功能，并可获取人脸照片及切换摄像头。该服务可以直接运行，在谷歌浏览器上访问。

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  • 基于纯JS的人脸识别服务，支持手动与自动抓拍及获取人脸图片
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    本项目提供了一个基于纯JavaScript的人脸识别服务，具备手动和自动模式来抓取并提取人脸图像，适用于网页端实时处理。 纯JS人脸识别服务提供手动抓拍、自动抓拍功能，并可获取人脸照片及切换摄像头。该服务可以直接运行，在谷歌浏览器上访问。
  • 海康人脸识别抓拍示例
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    本视频展示了海康威视的人脸识别技术在实际场景中的应用与效果，通过智能分析摄像头捕捉高质量人脸图像，实现精准快速的身份验证。 之前上传了一个版本，后来发现忘记删除测试后的图片了，于是重新制作了一个基于海康的自带SDK的小工具，供初学者参考。主要功能是当有人经过摄像机的时候，会拍摄一张人脸抓拍照片以及当前帧的照片（不过这个有延迟），这些图片会被保存在bin/picture目录下。只需要输入IP地址、端口和账号密码，并点击开始按钮就可以启动程序了。感谢weixin_44722976分享的核心代码。另外，停止功能有些问题，我在抄录代码时遗漏了一部分内容，请注意修正。
  • 人脸识别.rar_QT人脸识别_QT人脸采集_人脸_人脸识别QT
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    该资源包包含基于QT框架的人脸识别与采集程序代码及文档，适用于开发人员快速构建和部署相关应用程序。 本系统从摄像头实时采集视频并显示，并使用Qt进行开发。系统能够对视频中的脸部图像进行识别与检测。该系统支持多平台及多种操作系统，在Windows系统下利用OpenCV库函数实现视频采集功能。
  • OpenCV-FaceCrop：自动识别并裁剪图片中的人脸
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    OpenCV-FaceCrop是一款基于OpenCV库开发的应用程序，能够智能地检测照片中的面部特征，并精准裁剪出人脸部分。 OpenCv-人脸裁剪：自动检测并裁剪图像中的人脸（Node.js） 该软件包可帮助您自动检测图片中的脸部并将其裁剪出来。 安装： 从命令行安装： ``` npm install --save opencv-facecrop ``` 基本用法： ```javascript const facecrop = require(opencv-facecrop); facecrop(.image-file.jpg, .destoutput.jpg, image/jpeg, 0.95, 1.5); ``` 输出文件名为 `output.jpg`，保存在指定的 `dest` 文件夹中，并裁剪出人脸。 如果检测到多张脸，软件会自动处理。
  • 基于MATLAB的人脸检测与人脸识别
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    本项目基于MATLAB平台，开发了人脸检测及识别系统。通过图像处理技术提取面部特征，并利用机器学习算法实现精准的人脸匹配和身份验证。 基于MATLAB的人脸检测与识别系统非常有趣，当视频范围内有物体移动时会触发警报。
  • FaceRecognition: 活体人脸识别，检测人脸及张嘴、摇头动作并拍照
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    FaceRecognition是一款先进的活体人脸识别软件，能够智能检测人脸，并识别用户是否做出张嘴和摇头等特定动作后自动拍摄照片。 在之前的工作项目中，我研究了人脸识别与活体识别技术，并利用讯飞的人脸识别服务进行了二次开发，增加了活体检测功能。根据项目的需要，我们加入了张嘴及摇头两种动作来验证用户身份。 首先谈谈使用第三方的讯飞人脸识别时遇到的一些问题：1. 该系统在进行面部特征点定位时不够稳定，坐标位置存在较大偏差；2. 连续运行一段时间后，CPU占用率较高且手机发烫现象明显，尤其是在配置较低的设备上反应速度会变慢。本人测试使用的是iPhone 6s，在中等配置条件下还算可以接受但依旧有发热情况；3. 对于屏幕较小的手持设备来说，识别准确度可能会有所下降。 为了提高活体检测的效果和准确性： 1. 在开发过程中发现讯飞的人脸定位存在较大波动性，全屏范围内的面部追踪容易导致误判。因此我们决定缩小识别区域，并将脸部的位置限定在更加精确的范围内。这样不仅降低了错误率还提升了整体系统的稳定性与可靠性。 通过这些改进措施，在一定程度上解决了上述问题并提高了用户体验和安全性。
  • 基于QT和OpenCV的人脸识别及人脸图像提取工具.zip
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    这是一个结合了QT界面与OpenCV技术的人脸识别软件项目，旨在提供一个用户友好的环境来检测、识别并提取人脸图像。 这是一个使用QT和OpenCV识别人脸并提取识别到的人脸图像的源工程。使用的QT版本为5.12.6，通过QT调用opencv完成人脸检测，并从中提取人脸图像。
  • 基于支持向量机的人脸识别.zip
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    本项目为基于支持向量机（SVM）的人脸识别系统，利用Python实现人脸检测与特征提取，并通过训练模型来分类和识别不同个体。 人脸识别代码基于svm，在MATLAB上运行。
  • 基于OpenCV的图片人脸识别.zip
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    本项目为基于OpenCV的人脸识别工具包，提供高效准确的人脸检测与识别功能。适用于研究、教育及应用开发场景。包含详细文档和示例代码。下载后解压即可使用。 项目学习分享 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源的源码。其中包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、Web技术（如web）、C#，EDA和proteus等项目的源码。 【技术】：涵盖Java, Python, Node.js, Spring Boot, Django, Express, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, React, Angular, Vue框架，Bootstrap及Material-UI设计工具，Redis数据库，Docker容器化以及Kubernetes集群管理。
  • 基于RCNN的自动目标识别与人脸识别代码实现
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    本项目基于Region CNN（RCNN）技术实现了自动目标识别和人脸识别功能，并提供了完整的代码实现。适用于计算机视觉领域的研究与应用开发。 实现RCNN的源码主要用于进行目标自动识别和人脸识别。