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Python人脸识别门禁管理系统的本科毕业设计源码.zip

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简介:
本项目为基于Python的人脸识别门禁管理系统设计与实现,包含系统开发文档、完整代码及数据库脚本。适用于本科毕业设计和技术爱好者研究学习。 Python基于人脸识别的门禁管理系统源码适用于宿舍门禁系统管理,并额外提供了宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理和系统日志等多项功能。该项目采用Django作为后端框架,前端使用H5/CSS/JS技术栈,MySQL数据库用于存储数据,Redis用作缓存,人脸识别部分则依赖于Dlib库实现。此项目是个人学校毕业设计的一部分。

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客服
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  • Python.zip
    优质
    本项目为基于Python的人脸识别门禁管理系统设计与实现,包含系统开发文档、完整代码及数据库脚本。适用于本科毕业设计和技术爱好者研究学习。 Python基于人脸识别的门禁管理系统源码适用于宿舍门禁系统管理,并额外提供了宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理和系统日志等多项功能。该项目采用Django作为后端框架,前端使用H5/CSS/JS技术栈,MySQL数据库用于存储数据,Redis用作缓存,人脸识别部分则依赖于Dlib库实现。此项目是个人学校毕业设计的一部分。
  • 基于 OpenCV 和 DLib Python .zip
    优质
    本项目为Python语言开发的人脸识别门禁系统,结合OpenCV与Dlib库实现面部检测、特征提取及身份验证功能,适用于校园或企业安全领域。 下载的Python人脸识别门禁系统基于OpenCV、Dlib开发并可以正常运行。该系统适合课程设计或毕业设计使用,并附有详细的部署教程和项目运行图。 主要支持的功能包括: 1. 调用摄像头进行单张或多张人脸的同时识别。 2. 使用Tkinter的人脸录入界面,用户在注册时可设置中文姓名。 3. 提供简单的OpenCV摄像头人脸录入界面,无需使用Tkinter且无法设置姓名。
  • 基于Python和Django及数据库(
    优质
    本项目为毕业设计作品,采用Python与Django框架开发的人脸识别门禁管理系统。系统提供高效的身份验证机制,并包含详细源代码及数据库设计文档。 本项目为基于Python与Django框架开发的人脸识别门禁管理系统源码及数据库设计,经导师指导并通过评审获得高分(98分)。所有代码均在本地环境中编译并调试完成,确保可以正常运行。该项目主要面向计算机相关专业的学生和需要进行实战练习的学习者,同时也适用于课程设计或期末大作业等场景。 项目的难度适中,并且经过助教老师的审定确认能够满足学习与使用需求。如果有兴趣的话可以直接下载使用。
  • Python+Django开发.zip
    优质
    这是一个使用Python和Django框架开发的人脸识别门禁管理系统源代码包。系统支持人脸识别技术进行高效的门禁管理和访问控制。 基于人脸识别技术的门禁管理系统源码采用Python与Django框架开发。此系统利用先进的人脸识别算法来实现高效的门禁控制功能,适用于各种需要严格安全管理的场所。通过结合Python编程语言的强大功能以及Django框架的高度可扩展性和灵活性,该系统能够提供安全、便捷且易于维护的解决方案。
  • 基于智能小区Python及论文.zip
    优质
    该资源包含一个基于人脸识别技术的智能小区门禁管理系统项目资料,包括详细的Python编程实现与研究论文。 管理员功能包括: 1. 注册登录页面; 2. 登录后可添加或删除管理员账号,并且被删除的管理员账号不能再使用; 3. 用户数据管理: - 展示用户进入小区门的时间及其他基本信息,可以查询哪些已录入信息但未训练模型的用户。 - 对于用户的人脸数据支持单条和批量增加、减少操作。 4. 用户数据采集功能:输入用户的个人信息后,系统会调用摄像头自动采集人脸图片。 对于普通用户而言: 1. 人脸识别进入小区界面:识别中的人被红框圈出,并显示名字缩写;未录入信息的则显示unknow标识;不允许多人同时进行面部识别。 2. 如果是黑名单中的人员,在门禁前尝试使用人脸识别,系统会发出警报声并记录这一事件; 3. 用户成功通过认证后,会出现一个窗口提示“门已开”,并在五秒内自动消失。用户进入小区时会被记录在案。 4. 未录入信息的用户进行识别操作时,会有弹窗显示该用户不在系统中,并伴有警报声提醒,在五秒钟之后关闭。 开发语言:Python Python版本:3.6.8 数据库:MySQL 5.7 使用的工具包括Navicat11、PyCharm。
  • _face_pre_sys____means6y7_
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    Face_Pre_Sys是一款集成了先进的人脸识别技术的智能门禁管理系统。它通过高效准确地识别人脸信息,实现安全便捷的身份验证功能,广泛应用于办公场所、住宅小区等多种场景中,为用户提供了更加智能化的生活和工作环境。 人脸识别系统是一种利用计算机视觉技术来识别人类面部特征的技术,在本项目face_pre_sys_人脸识别门禁系统中,重点是构建一个基于Python的人脸识别门禁系统。该系统能够捕获、处理图像,并通过算法分析人脸特征,从而实现对个人身份的验证。 理解人脸识别的基本流程至关重要。它通常包括以下几个步骤: 1. **人脸检测**:这是系统的起始阶段,通过算法如Haar级联分类器或深度学习模型(例如MTCNN)来识别和定位图像中的脸部区域。 2. **特征提取**:在检测到人脸之后,系统会提取关键的人脸特征。早期的方法包括Eigenface、Fisherface等技术依赖于线性降维;现代方法如Deep Learning的卷积神经网络(CNN)可以自动学习这些复杂的面部特征。 3. **人脸对齐**:为了减少姿态和光照等因素的影响,系统可能会进行标准化处理,使得不同的人脸图像在坐标系中保持一致的位置和方向。 4. **特征匹配**:将新检测到的人脸特征与数据库中的已存储的模板数据进行比较,以确定是否匹配。常用的方法包括欧氏距离、余弦相似度等技术。 5. **决策与反馈**:根据匹配结果,系统会做出放行或拒绝进入的决定,并提供相应的提示信息。 在这个“人脸识别门禁”项目中,它将应用上述技术和流程来实现对特定区域的安全访问控制。当用户首次使用时,需要录入人脸数据并将其存储为模板;之后每次验证身份时,系统会实时捕捉面部图像并与数据库中的记录进行比对,在确认无误后才会开启门禁。 【门禁】系统是安全保护的一种手段,用于限制或授权进入特定区域。结合人脸识别技术的门禁解决方案可以提高安全性,并且避免了传统钥匙或卡片丢失带来的风险;同时也减少了人工管理的工作负担。 face_pre_sys是一个利用Python实现的人脸识别门禁控制方案,它整合了计算机视觉、机器学习和安全访问控制的技术手段,为用户提供了一种高效而可靠的身份验证方式。开发人员可能使用了开源库如OpenCV和dlib进行图像处理,并借助预训练的深度学习模型(例如FaceNet或VGGFace)来进行特征提取及匹配操作。此类系统适用于办公楼宇、住宅区以及学校等场所的安全管理需求,有助于提升整体安全性能水平。
  • Python利用OpenCV.zip
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    本资源提供基于Python及OpenCV库实现的人脸识别门禁系统完整代码。包含训练模型、人脸检测和验证模块,适用于安全监控与自动化访问控制场景。 Python基于OpenCV的人脸识别门禁系统源码.zip
  • Python与Django结合.zip
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    本资源提供基于Python和Django框架开发的人脸识别门禁管理系统完整源代码。系统支持人脸检测、身份验证及权限管理等功能,适用于校园、企业等场景的安全访问控制需求。 使用Python和Django开发的人脸识别门禁管理系统源码提供了一种基于人脸识别技术的高效安全解决方案,适用于需要严格控制出入权限的各种场景。该系统结合了Python编程语言的强大功能与Django框架的灵活性,实现了用户身份验证、访问记录管理以及实时监控等功能模块。通过集成先进的人脸识别算法,能够自动辨识已注册用户的面部特征,并根据预设规则决定是否允许其通行,从而极大提高了门禁系统的智能化水平和安全性。
  • 算机——
    优质
    本项目旨在开发一个人脸识别系统,采用先进的图像处理和机器学习技术,实现人脸检测、特征提取及身份验证等功能,适用于安全认证等领域。 本毕业设计适用于本科计算机相关专业的学生,主题为人脸识别系统。