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Face-Mask-Recognition

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简介：
Face-Mask-Recognition是一款先进的面部识别系统，专为检测口罩佩戴情况而设计。它能够精准识别并追踪未戴口罩的人，确保公共安全与健康。 Mask-Face-Recognition：口罩人脸识别 该项目主要是实现人脸特征向量的提取。以标准人脸识别模型FaceNet为主线，添加fpn_face_attention结构，并增加CBAM模块，可以更好地聚焦于人面部半部及未带口罩的部分。 正常人脸训练数据使用VGGFace2的数据集。 正常人脸测试数据采用LFW（狂野标签脸）进行验证。 首先生成一个包含以下内容的数据集文件夹： - VGGFace2的原始训练数据 - LFW原始图像集合 - LFW配对文件，用于指导如何组合图片以形成测试用例 pairs.txt 文件是图片对文件，包含了测试所需的图片对及标注。

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  • Face-Mask-Recognition
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    Face-Mask-Recognition是一款先进的面部识别系统，专为检测口罩佩戴情况而设计。它能够精准识别并追踪未戴口罩的人，确保公共安全与健康。 Mask-Face-Recognition：口罩人脸识别 该项目主要是实现人脸特征向量的提取。以标准人脸识别模型FaceNet为主线，添加fpn_face_attention结构，并增加CBAM模块，可以更好地聚焦于人面部半部及未带口罩的部分。 正常人脸训练数据使用VGGFace2的数据集。 正常人脸测试数据采用LFW（狂野标签脸）进行验证。 首先生成一个包含以下内容的数据集文件夹： - VGGFace2的原始训练数据 - LFW原始图像集合 - LFW配对文件，用于指导如何组合图片以形成测试用例 pairs.txt 文件是图片对文件，包含了测试所需的图片对及标注。
     
  • Face Mask Detector.zip
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    Face Mask Detector 是一个实用的工具包，旨在通过计算机视觉技术检测面部是否佩戴口罩。它能够帮助确保公共卫生安全措施的有效执行，在各种公共场合发挥重要作用。 使用Pytorch和OpenCV进行人脸口罩佩戴检测，并在视频流中显示结果。该项目包含代码文件（.py）、数据集文件以及训练好的模型文件。如果对检测效果不满意，可以自行重新训练模型。
     
  • Final Project Attendance: Face Recognition
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    本项目旨在开发一种基于面部识别技术的出勤管理系统。通过使用先进的机器学习算法和摄像头设备，系统能够自动准确地记录学生的出席情况，从而提高课堂管理效率并减少人为错误。 Final-Project-Attendance-FaceRecognition 是一个基于Python的人脸识别考勤系统项目，利用先进的计算机视觉技术和深度学习模型来实现自动化的考勤管理。该系统的目的是提高考勤过程的效率与准确性，并减少人为错误及作弊的可能性。 在Python编程语言中，人脸识别是一个热门领域，涉及OpenCV、Dlib和Face_recognition等库。其中，OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，提供了图像处理和实时视频分析的功能；Dlib 则是包含用于机器学习和图像处理工具的通用C++ 库；而 Face_recognition 则是专门针对人脸识别的Python接口，基于 Dlib 的预训练模型进行人脸检测与识别。 该项目可能包括以下关键组成部分： 1. **人脸检测**：使用OpenCV中的Haar级联分类器或者MTCNN模型来检测图片中的人脸。 2. **特征提取**：通过Face_recognition库的API 提取人脸的特征向量，这些通常基于预训练的深度学习模型如 FaceNet 或 VGGFace 进行操作。 3. **人脸识别**：比较不同人脸的特征向量以确定相似度并识别个体。 4. **数据库管理**：存储员工面部信息及出勤记录，可能使用SQLite或MySQL等数据库来实现这一功能。 5. **用户界面（GUI）设计**：创建一个便于用户操作的应用程序接口，例如签到和查看考勤记录等功能。 6. **异常处理机制**：解决光照变化、遮挡等因素导致的人脸识别问题，并提供有效解决方案如多角度人脸比对或重新进行人脸识别等措施。 7. **实时监控功能**：如果项目包括视频流处理，则会集成摄像头，以实现实时捕捉和分析人脸。 在项目的实施过程中，开发者需要掌握： - Python编程基础 - OpenCV 和 Face_recognition 库的使用方法 - 数据结构与数据库操作技巧 - 深度学习及机器学习的基本概念 - 使用Tkinter或PyQt等工具进行GUI设计的能力 - 实时处理以及多线程程序开发知识 为了调试和优化系统，开发者需要对人脸检测准确性、识别速度及系统的稳定性等方面进行全面测试。同时，在涉及个人生物特征数据的情况下，隐私保护也是项目实施中的一个重要考虑因素。 Final-Project-Attendance-FaceRecognition 是一个全面的Python项目，涵盖了计算机视觉、深度学习技术应用以及数据库管理等多个方面，并为学习者提供了实践这些技能的机会。
     
  • Strong Face Recognition Using Sparse Representation
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    本文提出了一种基于稀疏表示的强人脸识别方法，通过优化算法获取有效特征，提高了在复杂背景下的识别准确率。 最新的面部识别算法具有高识别率和优秀的抗干扰性能，在训练样本较少的情况下也能保持良好的识别效果。
     
  • 人脸辨识系统-Face Recognition
    优质
    简介：Face Recognition是一款先进的软件工具，利用人工智能技术自动识别和验证个人身份。通过分析面部特征，提供高效准确的身份认证解决方案。 人脸识别Face-Recognition在Matlab中的效率高，识别率达到99.9%。
     
  • 人脸识别技术（Face Recognition）
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    简介：人脸识别技术是一种生物识别技术，通过分析和对比人脸图像或视频中的特征信息来确认个人身份。该技术广泛应用于安全认证、社交媒体、移动支付等多个领域，极大地提升了便利性和安全性。 face_recognition 是一个简单的人脸识别库。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它来管理和识别人脸。该软件包采用了dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，在《Labeled Faces in the World》测试基准下达到了99.38%的准确率。此外，face_recognition还提供了一个名为face_recognition的命令行工具，方便用户通过命令行对文件夹中的图片进行人脸识别操作。 安装方法如下： 1. 首先需要安装 cmake 和 boost ``` pip install cmake pip install b ```
     
  • Face-Recognition-Security-System-using-Fully-Homomorphic-Encryption
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    本项目研发了一种基于全同态加密技术的人脸识别安全系统，旨在实现数据加密状态下的人脸匹配，确保用户生物特征信息安全。 基于全同态加密的安全人脸识别系统 随着人脸识别技术的广泛应用，人脸数据安全问题变得越来越突出。我们采用了一种名为“全同态加密”的方法来确保数据的安全性。 全同态加密是一种允许在密文上直接进行计算的技术，而无需先解密的数据保护机制。这意味着，在不泄露原始信息的情况下，可以对加密后的数据执行复杂的数学运算和分析操作。例如，在人脸识别系统中，可以通过公钥将面部图像或其他敏感数据转换成密文形式，并在此基础上完成必要的处理任务（如特征提取、模式匹配等）。整个计算过程都在加密状态下进行，最终结果仍然是以密文的形式呈现给用户。只有拥有私钥的合法持有者才能解码这些信息。 本项目在开发过程中面临了几个挑战： 1. 跨语言编程：全同态加密算法主要用C++实现，而人脸识别技术则基于Python构建； 2. 算法效率和准确性之间的权衡：为了保证计算过程中的安全性，可能需要牺牲一定的性能或精度； 尽管存在这些困难，我们的项目最终获得了第十二届全国大学生信息安全竞赛的国家级二等奖。
     
  • Face Recognition Using DeepID3 and Very Deep Neural Networks
    优质
    本文探讨了利用DeepID3和非常深神经网络进行人脸识别的方法，通过实验验证了这两种方法的有效性和优越性。 人脸识别论文《DeepID3：使用非常深的神经网络进行面部识别》由Yi Sun、Ding Liang、Xiaogang Wang和Xiaoou Tang撰写，翻译工作耗时两天，希望能对大家有所帮助。
     
  • 面部识别考勤系统：face-recognition
    优质
    面部识别考勤系统通过运用先进的生物识别技术，实现员工快速、准确地进行上下班打卡。该系统具有高效便捷、操作简单的优点，大大提升了企业的管理效率与安全性。 face-recognition：人脸识别考勤系统。该系统利用先进的人脸识别技术实现高效的员工考勤管理。通过自动化的面部识别功能，可以快速准确地记录员工的出勤情况，提高办公效率和安全性。同时，系统的使用也大大简化了传统纸质或手动打卡方式带来的繁琐流程，为企业提供了一种现代化、智能化的解决方案。