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基于Python的行人识别系统.zip

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简介：
本项目为一个基于Python开发的行人识别系统，利用计算机视觉和机器学习技术实现对图像或视频中行人的检测与跟踪。 基于Python的行人识别系统.zip适用于计算机专业、软件工程专业以及通信工程专业的大学生进行课程设计使用。该作品是我大三期间完成的作品，可供同学们参考用于课程设计或毕业设计。

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  • 基于Python的行人识别系统.zip
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    本项目为一个基于Python开发的行人识别系统，利用计算机视觉和机器学习技术实现对图像或视频中行人的检测与跟踪。 基于Python的行人识别系统.zip适用于计算机专业、软件工程专业以及通信工程专业的大学生进行课程设计使用。该作品是我大三期间完成的作品，可供同学们参考用于课程设计或毕业设计。
     
  • 基于YOLOv3与行人重识别模型的行人检测与识别系统.zip
    优质
    本项目结合了YOLOv3目标检测算法和行人重识别技术，旨在开发一个高效准确的行人检测与识别系统，适用于智能监控、安防等领域。 利用YOLOv3结合行人重识别模型实现行人的检测与识别，并查找特定的行人。此项目适用于计算机专业、软件工程专业及通信工程专业的大学生课程设计或毕业设计参考，基于Python编写完成。
     
  • 基于Python的说话人识别系统
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    本项目构建于Python编程语言之上，开发了一套有效的说话人识别系统。利用先进的语音处理技术和机器学习算法，该系统能够精准地从音频中辨别不同说话人的身份。通过训练大量的语音样本数据，系统达到了高准确率的识别效果，在多种应用场景下展现出了优秀的性能和稳定性。 本项目包含了所有代码和音频资源以及详细的代码注释。 1. 尽管该项目在某些方面还不够完善，并且存在一些编码上的缺陷，但我认为其创新性很强，总体工作量较大。 2. 项目的实际应用背景包括： - 语音锁 - 声纹识别 - 身份验证 3. 可以改进的地方有：优化分类算法和增加用户界面等。
     
  • 基于Python的人脸识别系统【100011299】
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    本项目基于Python开发，构建了一套高效准确的人脸识别系统。利用先进的机器学习算法和OpenCV库，实现人脸检测、特征提取及身份验证等功能，广泛应用于安全认证与智能监控领域。 为了开发一个人脸识别系统应用程序，我计划利用现有的成熟技术，并使用Python3.7在PyCharm平台上进行编程。该应用将通过摄像头采集图像并实现在线人脸识别功能，同时支持用户在线添加新的人脸数据。此系统可以应用于如电脑开机时的人脸检测等场景。 具体来说，在开发过程中，我们将主要依赖于OpenCV库函数来处理视频流中的每一帧图像：首先对采集到的图像进行预处理；然后通过人脸检测算法定位并裁剪出人脸区域；最后利用训练好的模型完成人脸识别任务。在此基础上，我们还将引入PyQt框架以增强系统的用户界面设计和用户体验。 整个项目的开发将按照上述步骤有序展开，并力求在保证功能实现的同时提升软件的整体美观度与实用性。
     
  • 基于OpenCV的Python视频人脸识别与文字识别系统.zip
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    本项目提供一个利用Python结合OpenCV库实现的人脸和文字识别系统。通过处理视频流数据，自动检测画面中的人脸并识别其中的文字信息，适用于监控、安全等领域应用研究。 下载后可以正常运行，并稍作调整即可用于课程设计或毕业设计。该软件具备以下功能： - 人脸检测与识别（支持图片和视频） - 轮廓标识及头像合成（例如给人物戴上帽子） - 数字化妆（包括画口红、眉毛、眼睛等效果） - 性别识别 - 表情识别（能够辨识生气、厌恶、恐惧、开心、难过、惊喜和平静七种情绪） - 视频对象提取 - 图片修复（可用于去除水印） - 自动上色功能 - 眼动追踪（有待完善的功能） - 换脸功能（有待进一步开发和完善） 查看该软件的具体功能演示。 开发环境： Windows 10 (x64) Python 3.6.4 OpenCV 3.4.1 Dlib 19.8.1 face_recognition 1.2.2 Keras 2.1.6 TensorFlow 1.8.0 Tesseract OCR 4.0.0-beta.1
     
  • 基于Python和OpenCV的人脸识别考勤系统.zip
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    本项目为一个基于Python语言与OpenCV库开发的人脸识别考勤系统，能够实现自动人脸检测、身份验证及出勤记录管理功能。 Python结合OpenCV开发的人脸识别签到考勤系统具备以下功能：1. 通过人脸识别完成员工的签到或签退；2. 计算并记录每位员工的考勤时间；3. 将考勤数据保存为CSV格式，便于在Excel中查看和管理。
     
  • 基于Python的人脸识别上课考勤系统.zip
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    本项目为一个基于Python开发的人脸识别上课考勤系统，利用先进的人脸检测与识别技术实现自动化的学生签到功能。通过该系统可以有效提高课堂管理效率，并减少人工记录的错误率。项目采用开源库如OpenCV和Face Recognition等进行面部特征提取及比对，同时整合数据库存储出勤信息，界面友好便于操作和维护。 本段落介绍了一个基于Python的人脸识别考勤系统项目。该系统是在人脸识别陌生人报警系统的二次开发基础上建立的。整个项目使用了OpenCV框架来实现摄像头硬件调用以及图片处理，并且通过PyQt5构建交互界面。 此考勤签到系统涵盖了学生信息录入、人脸数据采集与训练，支持多条件查询和修改操作及批量删除功能；同时具备人脸识别追踪能力并能自动完成签到。此外，该系统还可以生成签到表格并将结果导出为Excel格式的文件。 根据不同的使用场景，项目被划分为三个部分：1）录入端主要用于学生信息导入与人脸数据采集；2）管理端则用于执行日常的数据维护任务如修改、删除或查询等操作以及进行相关的人脸训练工作；3）监控端主要负责实时人脸识别及签到功能。
     
  • 基于Python的人脸识别上课考勤系统.zip
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    这是一个使用Python编写的软件项目，旨在通过人脸识别技术实现自动化的课堂考勤。该系统能够有效提高考勤管理效率和准确性，并且易于在教育环境中部署与应用。 Python实现基于人脸识别的上课考勤系统是根据一个陌生人报警系统进行二次开发的成果。项目使用了Python语言，并借助OpenCV框架来完成人脸识别以及摄像头硬件的操作与图片处理工作，同时采用了pyqt5作为交互界面的设计工具。 该系统的功能涵盖了学生信息输入、人脸数据录入和训练、支持多条件搜索及修改的学生信息管理、批量删除操作等各个方面；另外还集成了生成签到表格并导出为Excel格式的功能。根据其设计架构的不同部分被划分为三个主要模块： 1. 录入端：用于导入各种所需的数据； 2. 管理端：负责对学生数据进行增删查改以及人脸数据的训练工作； 3. 监控端：执行人脸识别、追踪和签到的任务。 这些功能共同构成了一个完整的考勤解决方案，旨在提高课堂管理效率并确保学生出勤记录的有效性。
     
  • 基于LabVIEW的人脸识别系统.zip
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    本项目为一款基于LabVIEW开发的人脸识别软件，旨在实现高效、便捷的人脸检测与身份验证功能。通过集成先进的图像处理技术及机器学习算法，该系统能够准确快速地识别人脸特征，并支持自定义数据库管理用户信息，广泛适用于安全监控、门禁控制等场景。 基于LabVIEW的动态人脸识别系统通过打开电脑摄像头并利用RGB颜色识别肤色来识别人脸。该算法较为简单，并不具备五官识别功能，仅供参考使用。如果要完全运行程序，则需要调整代码中的文件路径。（子VI来源于其他用户提供的资源）。个人认为此程序比较简单，可供参考学习。