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面部识别签到系统:使用Python和face_recognition库...

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简介:
本项目采用Python编程语言及face_recognition库开发了一套便捷高效的面部识别签到系统,旨在提高考勤管理效率与准确性。 人脸识别检查系统基于Python + face_recognition + opencv + pyqt5 和百度AI实现的人脸识别、语音播报及语音合成功能,并构建了一个模拟签到系统。该系统使用face_recognition库进行人脸识别,opencv2用于打开并显示摄像头中的图片等操作,pyqt5负责UI界面设计,同时利用百度AI的语音合成技术来完成语音播报和文字转语音的功能。通过读取Excel文件并与人脸识别相结合实现自动化的签到流程。 要运行该系统,请准备一张包含人脸信息的照片,并将其按名字命名后放置在相应的文件夹中;然后,在text.txt文本段落件中输入必要的详细信息即可开始使用。

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客服
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  • 使Pythonface_recognition...
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    本项目采用Python编程语言及face_recognition库开发了一套便捷高效的面部识别签到系统,旨在提高考勤管理效率与准确性。 人脸识别检查系统基于Python + face_recognition + opencv + pyqt5 和百度AI实现的人脸识别、语音播报及语音合成功能,并构建了一个模拟签到系统。该系统使用face_recognition库进行人脸识别,opencv2用于打开并显示摄像头中的图片等操作,pyqt5负责UI界面设计,同时利用百度AI的语音合成技术来完成语音播报和文字转语音的功能。通过读取Excel文件并与人脸识别相结合实现自动化的签到流程。 要运行该系统,请准备一张包含人脸信息的照片,并将其按名字命名后放置在相应的文件夹中;然后,在text.txt文本段落件中输入必要的详细信息即可开始使用。
  • 基于深度学习的
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    本项目开发了一种基于深度学习技术的高效面部识别签到系统,旨在提供快速、准确的身份验证解决方案。通过先进的图像处理和模式识别算法,该系统能够实时捕捉并分析人脸数据,确保在各种复杂环境中稳定运行,并严格保护用户隐私安全。 该项目使用C++开发,涉及人脸识别技术,并采用了深度学习方法。系统是一个完整的考勤签到解决方案,通过调用OpenCV库实现人脸检测、关键点定位以及面部特征提取等功能;利用Windows版的Caffe框架进行模型训练,并将训练好的模型集成至C++程序中。同时,使用MySQL数据库存储数据,在Visual Studio 2015环境下完成软件开发及各模块间的调试工作。
  • 课堂管理【学习七】.zip
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    本资料为《课堂签到管理系统的面部识别应用》学习系列第七部分,主要内容包括面部识别技术在高校课堂签到系统中的具体实践与优化方法。通过该系统,教师和管理员可以高效、准确地完成学生考勤工作,并收集相关数据用于教学分析和改进。 需求:开发一个能够管理学生人脸签到的系统。 分析: 1. 使用摄像头进行实时的人脸检测。 2. 通过人脸识别技术判断学生的身份。 3. 管理存储在数据库中的人脸库,包括添加、删除功能等操作。 4. 在人脸库中维护和更新每个注册用户的数据信息。 5. 将签到数据保存至数据库以备后续查询与统计分析之用。 6. 提供导出签到记录的功能,方便教育机构进行考勤管理。 技术选型: - 开发语言:Python - 集成开发环境(IDE): PyCharm - 数字图像处理库:OpenCV (用于摄像头操作) - 数据存储解决方案:SQLite3
  • 基于OpenCVPython的人脸课堂
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    本项目开发了一套利用OpenCV与Python技术实现的人脸识别课堂签到系统,旨在通过自动化的面部识别功能提高教学管理效率。该系统能够快速准确地识别学生的身份,并完成实时签到记录,极大地简化了教师的考勤工作流程。同时,它也增强了学生参与课程的积极性和责任感。 基于 OpenCV 和 Python 的人脸识别上课签到系统实现了以下功能:1. 班级同学人脸图像的采集,并建立人脸数据库;2. 人脸识别模型的训练;3. 实现刷脸识别签到并查看签到结果;4. 编写简单的用户界面。
  • 基于OpenCVPython的人脸课堂
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    本项目设计并实现了一套基于OpenCV与Python技术的人脸识别课堂签到系统,旨在提高教学管理效率。该系统通过人脸识别准确记录学生出勤情况,操作简便且安全性高。 在信息技术日益发展的今天,教育领域的现代化管理也正逐步推进。基于OpenCV+Python的人脸识别上课签到系统便是这种趋势的一个典型体现。该系统利用了计算机视觉库OpenCV和编程语言Python的强大功能,实现了高效、准确的自动签到机制,极大地提高了教学管理的效率。 作为开源项目,OpenCV(开放源代码计算机视觉库)包含了众多图像处理和计算机视觉算法。而Python因其简洁易读的语法以及丰富的第三方库支持,在数据处理和科学计算领域备受欢迎。将两者结合为开发人脸识别签到系统提供了坚实的基础。 在这个系统中,`capture_face.py`是核心面部捕捉模块,它调用OpenCV中的面部检测算法如`haarcascade_frontalface_default.xml`(预训练的Haar级联分类器),用于识别图像中的正面人脸。Haar特征是一种强大的工具,能识别特定形状和模式。 另外,`train.py`脚本负责收集学生样本,并使用机器学习技术构建面部识别模型。此过程可能包括对齐、提取关键特征及应用如Eigenfaces或Fisherfaces等算法来训练模型。 签到功能则由`sign_in.py`实现,它通过比对学生实时图像与已建立的模板进行自动签到操作。同时,`GUI.py`创建了一个图形用户界面,使教师和管理员能够直观地使用该系统,并查看签到结果。 本项目还涉及依赖库管理(如pip.ini文件)及测试图片(caixukun.jpg)等辅助材料以确保系统的稳定性和准确性。学生签到信息将被记录在Excel表格(例如“签到表.xls”、“签到表1.xls”)中,便于教师追踪和查看。 通过结合OpenCV的人脸检测与识别技术以及Python编程能力,该系统实现了智能化的上课签到流程。这不仅减轻了教师的工作负担,也为学生提供了便捷的体验,并展示了科技在教育领域中的应用潜力。
  • 基于PythonFace-Recognition的采集及(含PyQt6界使SQLite数据
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    本项目开发了一套基于Python与Face-Recognition库的面部识别系统,结合PyQt6构建用户友好的图形界面,并利用SQLite数据库进行数据管理。 ### 一、采集功能 1. **人脸采集**:在开始之前,请确保已准备好包含image文件夹及information.xlsx文件的user文件夹。 2. 在左侧选择打开文件按钮,加载需要的人脸数据(即用户信息)。系统会自动显示被采集人的照片和姓名以供确认。点击“开始采集”后,摄像头将启动并每秒拍摄两张图片进行人脸捕捉。 3. 若在拍照过程中遗漏了某位人员的照片,请使用上下功能键选择正确的待采集体的信息;若出现错误的候选人信息,则输入正确名字确定,系统会自动定位到第一个匹配项。 4. 采集完成后,可以通过右侧的功能按钮浏览被采集者的照片文件夹(默认以工号或ID命名)查看所拍摄的人脸图像。 5. 如需从已有图片导入数据库,请将按ID编号组织的照片复制至collected_image根目录或者相应的子目录下,并通过点击“导入数据库”选项来加载人脸数据。此过程可能需要一些时间,请耐心等待。 ### 二、人脸识别 1. 在完成上述的人脸采集之后,系统支持进一步进行识别操作,使用的是facere_cognition技术实现的面部识别库功能。
  • 基于Python
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    本项目开发了一个基于Python的面部识别系统,利用先进的机器学习算法和开源库,实现了高效的面部检测与身份验证功能。 这是使用KNN进行人脸识别的代码,在文件夹中直接运行即可。项目包含一个名为knn_examples的文件夹,其中有两个子文件夹:train和test。在train文件夹内,为每个人脸创建以姓名命名的子文件夹,并将相应的人脸图片放入这些子文件夹中以便训练模型。测试图像则应放置于test文件夹中。
  • Python课程设计:人脸
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    本课程设计围绕人脸识别技术开发一套高效准确的签到系统,利用Python编程语言实现人脸检测、识别及数据库管理等功能,提高考勤效率与安全性。 GITHUB上的开源项目已经修复了许多bug,现在可以支持PHP8了。
  • 使Face_RecognitionOpenCV的人脸程序源码
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    本项目提供了一个基于Python的面部识别系统源代码,结合了Face_Recognition和OpenCV库,实现人脸检测、识别功能。适合初学者学习人脸识别技术。 可以编写一个能够调用摄像头实时检测人脸,并将捕捉到的照片存入本地的人脸识别程序。该程序支持同时进行多人识别功能。所需环境包括face_recognition、dlib、cv2(OpenCV)和numpy等库,可以在PyCharm或其他IDE中配置相关开发环境。