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基于Pytorch的深度学习人脸检测与识别系统完整代码 毕业设计 直接运行版

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简介：
本作品为基于Pytorch开发的人脸检测与识别系统完整毕业设计项目，包含直接可执行的源代码，适用于研究和教学用途。 DFace 是一个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统，所有功能均使用 PyTorch 框架开发。PyTorch 由 Facebook 开发，具有自动求导、动态构图等高级特性。因此，DFace 自然地继承了这些优点，使得其训练过程更加简单方便，并且代码实现更为清晰易懂。 此外，DFace 可以利用 CUDA 支持 GPU 加速模式。我们建议尝试 Linux 环境下的 GPU 模式，这几乎可以实现实时效果。所有功能的灵感都来源于最近的一些学术研究成果，例如《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》和《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》等。

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  • 基于Pytorch的深度学习人脸检测与识别系统完整代码 毕业设计 直接运行版
    优质
    本作品为基于Pytorch开发的人脸检测与识别系统完整毕业设计项目，包含直接可执行的源代码，适用于研究和教学用途。 DFace 是一个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统，所有功能均使用 PyTorch 框架开发。PyTorch 由 Facebook 开发，具有自动求导、动态构图等高级特性。因此，DFace 自然地继承了这些优点，使得其训练过程更加简单方便，并且代码实现更为清晰易懂。 此外，DFace 可以利用 CUDA 支持 GPU 加速模式。我们建议尝试 Linux 环境下的 GPU 模式，这几乎可以实现实时效果。所有功能的灵感都来源于最近的一些学术研究成果，例如《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》和《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》等。
     
  • 基于YOLOv3、FaceNet及SVM的人脸检测与识别系统完整代码——计算机毕业设计，可直接运行
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    本作品为基于YOLOv3框架的人脸检测结合FaceNet特征提取和SVM分类器实现人脸识别的完整项目。提供详尽代码，支持直接运行，适用于计算机专业毕业设计或研究参考。 项目结构： - data： - baseface：包含图片、根据这些图片训练的128维向量以及文件夹与人名映射文件。 - 0：第一个人的照片，标签为0。 - 1：第二个人的照片，标签为1。 - n：第n个人的照片，标签为n。 - map.txt：包含各个文件夹对应的人名的映射信息。 - vector.csv：根据这些图片得到的128维向量及其类别（即文件夹名称）的信息。 - weights_facenet：facenet模型文件。 - weights_yolo：yolov3模型，经过微调后使用。 - weights_svm：基于vector.csv训练出的支持向量机(SVM)模型。 - face-names：预测类别的默认设置信息即可。 - yolo_anchors.txt：在训练yolov3时得到的聚类锚框。 - net： - 包含用于处理项目的yolo和facenet网络配置。
     
  • 基于深度学习和OpenCV的口罩佩戴检测系统完整代码 毕业设计 直接运行版
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    本项目为毕业设计作品，提供一套完整的基于深度学习与OpenCV技术实现的口罩佩戴自动检测系统的源代码。直接导入环境后即可执行，旨在评估并提升公众在疫情时期佩戴口罩的行为规范。 基于深度学习和OpenCV的口罩佩戴检测系统 完整代码 毕业设计 可直接运行。
     
  • 基于OpenCV的人脸识别课堂抬头率检测GUI系统完整代码及直接运行 毕业设计项目
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    本毕业设计项目提供了一个完整的基于OpenCV的人脸识别和课堂抬头率检测GUI系统，附带详尽代码与运行实例，支持直接执行。 本项目设计并实现了一个简易的抬头率检测系统。该系统通过调用摄像头获取教室内的实时图像，并进行人脸识别以计算课堂上的实时抬头率。此外，结合数据库中的选课人数数据来进一步分析学生参与度。 该项目还包括一个用户界面操作模块，方便管理人员查看和管理相关数据。 项目包含以下内容： - 系统运行所需的全部源代码（包括 ipython 和 py 两种格式的文件），均可独立完整地运行。 - 训练好的人脸识别模型文件 - 运行测试所需的照片和数据 本段落档仅介绍.ipynb 文件的内容，对应的.py 文件具有相同的功能。 具体文件如下： - camera.ipynb：实现调用摄像头截取图像并存储在本地的代码功能。 - code0_initial.ipynb：这是最原始的核心代码。人脸识别部分参考了 dlib 的一个样例程序，并保留了一些英文注释以供理解环境配置中可能遇到的问题，有兴趣可以查看这部分内容。 - code1_window_and_face_recognition.py.ipynb：此文件是一个较为完整的版本，在实现上述功能的基础上增加了用户界面（UI）。
     
  • 基于Pytorch的深度学习人脸检测与识别系统的开发及应用（优质毕业设计）.zip
    优质
    本项目基于Pytorch框架，实现了一套高效的人脸检测和识别系统。通过深度学习技术，对大量面部数据进行训练，达到高精度、低延迟的应用效果，适用于多种实际场景，是优秀的毕业设计作品。 《基于Pytorch深度学习的人脸检测与识别系统的设计与实现》是一个高分毕业设计项目源码，评审分数达到95分以上，并且经过严格调试确保可以运行。此资源非常适合计算机及相关专业的学生或从业者使用，不仅适用于期末课程设计和大作业等场景，还具有较高的学术研究价值。
     
  • 基于Python的深度学习人脸识别系统毕业设计（含源码）
    优质
    本项目为毕业设计作品，采用Python语言开发的人脸识别系统，运用深度学习技术实现高效准确的人脸检测与识别功能。项目代码开源共享。 该系统集成了识别人脸、录入人脸及管理人脸等多项功能。用户可以通过选择图片或视频来识别已录入的人脸；同时也可以利用摄像头进行实时检测并录入新的面部数据，或者通过管理系统更新与维护现有的面部信息库。在人脸识别技术方面，采用了深度学习算法，包括基于ResNet的深度卷积神经网络来进行特征表示等关键步骤，从而保证了系统的高精度和快速响应能力。
     
  • 本科毕业设计——基于深度学习的口罩识别与人脸识别系统的源代码
    优质
    本项目旨在开发一款结合深度学习技术的系统，专门用于区分并识别佩戴口罩的人脸和未戴口罩的人脸，并实现准确的人脸识别功能。 本科毕业设计——基于深度学习的口罩佩戴检测及人脸识别系统源代码安装所需库：在终端运行 pip install -r requirements.txt；运行程序：在IDE或Python解释器中运行 main.py。
     
  • 基于深度学习的人脸识别系统（含完整代码、数据及报告，适合毕业设计）
    优质
    本项目为基于深度学习的人脸识别系统，提供详尽代码、训练数据与研究报告，特别适用于本科或研究生毕业设计。 本段落探讨了基于深度学习的人脸识别技术，并利用该研究设计了一套拍照签到与网课在线检测系统。人脸识别过程包括人脸检测、人脸对齐及人脸验证三个步骤。在进行人脸检测时，采用LFFD算法实现快速且准确的活体检测和人脸识别，以适应网课场景的需求；同时使用DSFD算法确保高精度的人脸识别结果，满足拍照签到的应用需求。对于人脸对齐阶段，则选择了一种基于五个关键点的快速、简便方法来完成。最后，在人脸验证环节中采用了最新的SeetaFace6算法，并具备口罩检测功能。
     
  • 本科毕业设计——基于深度学习的口罩识别与人脸识别系统的源代码.zip
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    本项目为本科毕业设计，旨在开发一套融合了深度学习技术的系统，实现对佩戴口罩的人脸进行精准识别。该系统能够有效应对疫情期间面部遮挡问题，在保证个人隐私安全的同时提高识别准确率，适用于各类需要人脸识别的应用场景中。源代码以.zip格式封装，便于下载和二次开发使用。 《基于深度学习的口罩佩戴检测及人脸识别系统源码》适用于计算机相关专业的本科生进行毕业设计或课程实践。该资源包含了项目所需的全部源代码，并且经过严格的测试调试，确保可以直接运行使用。此项目不仅可以作为毕设作品提交，也可以用于课程作业和期末大作业中。
     
  • PCA人脸识别完整版MATLAB代码（可直接运行）.rar
    优质
    这段资源包含了用于人脸识别的PCA算法的完整MATLAB代码，可以直接下载并运行。它为研究者和学生提供了便捷的人脸识别技术学习途径。 亲测好用的资源，推荐大家下载！非常有用哦！需要的话可以来下载。这是基于MATLAB实现PCA人脸识别的相关源代码和数据集，已经打包在一个文件夹里可以直接运行。