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2020省电赛最终代码：OpenMV体温测量与人脸识别系统。

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简介：
本系统详细阐述了采用MLX90614和OpenMV芯片及相关器件构建采集电路，并基于STM32F103微控制器开发的一种简化的无接触温度测量与身份识别装置。该装置巧妙地结合了温度测量传感器和图像采集模块，通过接收、处理以及系统反馈的数字信号等信息，运用滑动滤波技术以及图像特征点提取与比对算法，对外部环境温度和人脸信息进行精确测量与识别。同时，系统还具备相应的显示和报警功能。此外，该系统充分利用了基于LBP的机器学习算法，成功地实现了在学习模式下对未知面部特征参数的提取和识别。总体设计符合预期的规范，通过实际测试验证，该系统成功地完成了所规定的各项指标。

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  • 2020省电赛最终代码_OpenMV_体温检测与人脸辨识系统_
    优质
    本项目为2020年省级节能竞赛中开发的OpenMV平台下的体温监测和人脸识别系统，旨在实现高效、便捷且安全的人体温度筛查及身份验证功能。 本系统采用MLX90614、OpenMV等芯片与器件作为采集电路，并基于STM32F103开发了一种简易的无接触温度测量与身份识别装置。该系统通过结合温度测量器件与图像采集模块，接收和处理回传的数字信号数据，利用滑动滤波及图像特征点提取比对算法对外部环境中的温度信息和人脸进行精确测量与识别，并实现相应的显示与报警功能。此外，本系统还应用了基于LBP（局部二值模式）的机器学习算法，在学习模式下能够有效提取并识别陌生人脸的特征参数。该设计符合基本规范且经实测验证，成功实现了题目所要求的所有技术指标。
     
  • 2020电子综合竞赛-防疫体温检测与人脸识别系统.rar
    优质
    本资源为2020年电子综合竞赛参赛作品，包含了设计实现的防疫体温检测与人脸识别系统的详细资料。 2020电子综合赛的项目之一是防疫体温测量与人脸识别系统。
     
  • 人脸辨识体温检测终端应用方案.pptx
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    本方案详细介绍了一种结合人脸辨识与体温检测功能的智能终端设备的应用场景及技术实现细节，旨在提升公共场所的安全管理水平。 温度识别方案用于抗疫，请大家参考。如有版权问题请告知我以便处理。如果没有其他问题，请大家参考该方案。请注意不要将此方案用于商业用途。
     
  • 基于STM32的人脸识别与红外测温系统
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    本项目设计并实现了一套基于STM32微控制器的人脸识别和红外体温检测系统。通过集成先进的生物特征认证技术和非接触式温度测量功能，此系统旨在为公共场所提供便捷且卫生的访问控制解决方案，有效提升安全性和用户体验。 本系统由STM32F103C8T6单片机最小系统电路、K210人脸识别电路以及非接触人体红外测温电路组成。具体功能如下： 1. 通过摄像头采集人脸信息进行识别。 2. 设备配备两个独立按键，分别用于人脸录入和人脸识别操作。 3. 按下人脸录入键可以开始进行人脸数据的录入工作。 4. 当按下人脸识别键时，系统将在接下来的30秒内持续执行面部识别任务。 5. 配置了非接触红外测温模块以实时测量人体体温。有效检测范围为1至1.5厘米，如果直接贴合在传感器上，则会导致读数偏大。 6. OLED显示屏会即时显示MLX90614红外温度传感模组所获取的数据信息。 7. 系统具备时间显示功能，并可通过按键进行时间调整。
     
  • 最近的人脸识别度量学习代码
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    本项目提供了一种最新的基于深度学习的人脸识别算法，专注于人脸识别中的度量学习技术。通过优化人脸特征表示，提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 我使用了ArcFace、CosFace以及insightface等多种人脸识别代码，并且大部分都是我自己训练的，效果良好。
     
  • MATLAB人脸检测与识别系统
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    本项目开发了一个基于MATLAB的人脸检测与识别系统，结合先进算法实现精准的人脸定位和身份验证功能。 本项目开发了一个基于MATLAB的人脸识别系统，能够读取ORL或YALE人脸库或者用户自有人脸图像，并支持通过下拉框切换使用PCA、KPCA、LDA、K-L及BP神经网络等多种方法进行人脸识别和计算识别率。此外，该系统还能调用笔记本内置摄像头直接进行实时的人脸识别操作。 系统配备了一个友好直观的GUI界面，不仅方便用户操作且具有较高的识别准确性，并附有详细的操作指南与运行效果展示图例；只需双击打开GUI文件即可顺利启动并使用全部功能。除人脸识别外，本项目还涉及车牌、指纹识别技术及图像去雾处理、压缩存储、水印添加等视觉信息领域应用内容，同时涵盖声音信号的分析处理以及疲劳状态监测和人数统计等功能模块。 欢迎对上述任一主题感兴趣的朋友一起探讨交流相关技术和问题。
     
  • 人脸识别OPENCV代码（1）_人脸识别OPENCV代码_PYQT5人脸识别_
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    本项目为基于OpenCV和Python的人脸识别系统演示代码，结合PyQt5实现图形界面交互，适用于初学者学习人脸检测与识别技术。 使用OpenCV的Python库进行人脸检测，并结合face_recognition算法实现人脸识别功能。建议安装Anaconda3来配置开发环境，这样可以方便地管理依赖包；或者直接使用Python 3.6也是可行的选择。完成环境配置后可以直接运行代码。
     
  • 基于OpenMV的人脸及口罩识别与人脸学习的程序代码
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    本项目提供一套基于OpenMV平台的人脸检测、口罩佩戴情况识别以及人脸识别学习的完整解决方案，包含详尽的程序源码。 2020年全国大学生电子设计大赛F题的程序代码可以进行如下描述：该题目要求参赛者根据特定的技术规范编写相关程序代码，并完成相应的硬件电路设计与调试，以此来检验学生的理论知识应用能力和实践操作技能。参赛队伍需要在限定时间内独立完成任务并提交作品以供评审。
     
  • 基于STM32的人体测温与刷卡识别系统
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    本项目开发了一套基于STM32微控制器的人体测温与刷卡识别系统。该系统结合了非接触式体温检测和身份认证功能，采用热电堆传感器进行精准测温和RFID技术实现人员信息快速确认，适用于学校、企业等公共场所的出入管理及健康监测。 基于STM32的RFID刷卡识别系统包括以下功能： 1. OLED液晶显示屏用于显示感应卡的ID。 2. 灯光指示器用来表示刷卡成功或失败的状态。 3. 通过28步进电机或者G90舵机模拟开锁动作。 4. 按键选择添加卡片：必须先刷一张已存储的卡片才能添加新的卡片，添加完成后显示“添加成功”信息。 5. 温度检测模块用于测量人体温度。如果体温异常，则无法解锁；若体温正常则可以进行解锁操作。 该系统的价格根据资料价格计算，并且可以根据需要定制硬件实物。