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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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简介：
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。

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  • 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MTCNN、Facenet和SVM的人脸识别系统GUI设计及完整代码与数据集（计算机毕业设计）
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    本项目旨在设计并实现一个基于Python的图形用户界面(GUI)人脸识别系统。采用MTCNN进行人脸检测，利用Facenet提取面部特征，并结合SVM分类器完成身份验证功能。该项目提供了完整的源代码及测试所需数据集，适用于计算机专业毕业设计研究与学习。 MTCNN（多任务卷积神经网络）结合了人脸区域检测与关键点检测功能，并专注于五个关键部位：眼睛、鼻子及嘴角的定位。其工作流程如下： 首先，将原始图像裁剪为不同尺寸并调整至12*12像素大小后输入到P-Net中。作为提议网络（Proposal Network），P-Net通过浅层全卷积结构获取边界框回归向量，并利用非极大值抑制（NMS）来过滤大部分窗口。 接着，经过P-Net处理后的图像会产生大量预测窗口，这些窗口被送入R-Net进行进一步筛选。在这个阶段，质量较差的候选框会被剔除掉；同时还会执行边界框回归和NMS操作以优化结果集。 最终输出将传递给O-Net（Output Network）。在这一层中，网络会生成更为精确的人脸信息，并确定五个关键点的位置。
     
  • 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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    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Android的人脸门禁系统（计算机毕业设计，含完整代码，可直接运行）
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    本项目为一款基于Android平台开发的人脸识别门禁控制系统，包含完整源代码，支持直接部署和运行。 一、研究目的 传统的门禁系统主要依赖钥匙作为验证手段，这种方式不仅不够便捷，在钥匙丢失的情况下还会带来严重的安全隐患。相比之下，人脸作为一种易于获取的生物特征，具备唯一性和稳定性，并且在使用过程中无需与设备接触，因此可以被视为新一代门禁系统的理想验证方法。随着Android移动设备性能的不断提升，如今在这些设备上实现人脸识别已经成为可能。本项目旨在设计并开发一个基于Android平台的人脸识别门禁系统，并针对实际应用中可能出现的光照变化、人脸姿态改变等问题提出了相应的解决方案。 二、研究内容及实验结果 1）正脸判断算法的研究与实施：在进行人脸识别时，由于人脸角度的变化可能会导致识别准确率下降。为此，我们首先实现了基于Haar特征和Adaboost的人脸检测算法，能够定位出整个面部轮廓以及双眼的具体位置。在此基础上，通过分析脸部及眼部之间的关系提出了一个用于判定正面视角的方法。实验结果表明此方法在很大程度上缓解了人脸姿态变化对整体识别效果的影响。 2）LBP+PCA人脸识别技术的研究：我们探讨并结合局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）和主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA），研究了一种新的特征提取方案。相比单独使用PCA，这种组合方法能够更好地应对光照变化对人脸识别精度带来的负面影响。此外，还采用了支持向量机技术来处理所提取的特征数据。
     
  • 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）。
     
  • PCA人脸识别完整版MATLAB代码（可直接运行）.rar
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    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。
     
  • 基于Python Mediapipe OpenCV的手势识别与手指计数完整代码及测试数据，适用于计算机毕业设计，可直接运行
    优质
    本项目提供了一套完整的手势识别和手指计数解决方案，采用Python、Mediapipe及OpenCV技术栈。包含详尽的源码及测试数据，适合用作计算机专业毕业设计，并支持直接运行与调试。 我们将使用Python的OpenCV模块和手部模型模块mediapipe。在安装这些库时，请按照以下步骤操作： - OpenCV是一个常用的图像识别模块。 - Mediapipe是谷歌开发并开源的一个多媒体机器学习框架。 可以通过pip命令来安装这两个库： ``` pip install opencv-python pip install mediapipe ``` 如果你的电脑上已装有Anaconda，建议在Anaconda环境命令行中进行相应模块的安装，以便构建更具体的机器学习环境。 当成功安装了OpenCV和mediapipe之后，在Python代码中可以这样导入： ```python import cv2 import mediapipe as mp ```
     
  • 基于OpenCV的身份证识别系统——含完整代码及数据，可直接运行的毕业设计项目
    优质
    本项目为基于OpenCV开发的身份证自动识别系统，包含详细注释和数据集，提供完整源代码，便于毕业设计学习与实践。 idCard是一个开源的身份证识别系统，旨在成为一个简单、高效且准确的非限制场景下的身份证识别库。与其它类似的系统相比，idCard具有以下特点：它基于openCV这个开源库开发，这意味着你可以获取全部源代码，并移植到opencv支持的所有平台。它是用Java语言开发的；其识别率较高，在图片清晰的情况下，号码检测和字符识别可以达到90%以上的精度。 待完成的工作包括身份证头像中的中文字符训练、姓名、民族、性别及出生日期等信息的定位识别。 此版本已在以下平台上测试通过：Windows 7 64位系统，Eclipse (Luna)开发环境，jdk1.8.0_45运行时环境，junit 4单元测试框架以及opencv3.3计算机视觉库。