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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简介：
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。

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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。

PyQt5_Face_Recognition: 基于MTCNN和FaceNet的PyQt5学生人脸识别系统设计

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本项目为基于MTCNN和FaceNet的人脸识别技术与PyQt5界面开发框架相结合的学生人脸辨识系统，旨在提供高效准确的身份验证解决方案。基于卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统已经通过测试，请各位认真阅读README文件，其中包含了许多细节内容。不熟悉TensorFlow和Python的同学请提前学习相关知识。测试环境： 1. Windows 10的Ubuntu 20.04 2. TensorFlow 1.15 GPU版本（没有GPU也可以使用CPU版本，但速度会慢一些） 3. PyQt5 4. Sqlite3 使用的模型：MTCNN->人脸检测 FaceNet->人脸识别程序目录结构如下： - 20170512-11-547 下为FaceNet数据（此文件夹的数据太大，无法上传，请下载后使用） **提取码：w3it** 对齐文件夹下包含MTCNN模型数据 src 文件夹中则包含了所有主程序文件 SetUpMainWindow.py

基于MATLAB的PCA与SVM的人脸识别系统及GUI设计

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本项目基于MATLAB开发，结合PCA降维和SVM分类技术实现人脸识别，并设计了用户友好的图形界面(GUI)，适用于人脸特征提取、模式识别研究。该代码包含人脸识别功能及GUI界面设计，并使用人脸数据库进行操作。只需更改文件夹地址即可运行，适用于Matlab环境。

基于MTCNN和Facenet的人脸检测与识别Python代码

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本项目采用Python编写，结合了MTCNN（多任务级联卷积网络）进行精准人脸检测及Facenet模型实现高质量人脸识别。适合对人脸识别技术感兴趣的开发者学习研究。 MTCNN和Facenet实现人脸检测与人脸识别的主要方式可以参考相关博客文章。该文章详细介绍了这两种技术的使用方法及其在实际项目中的应用案例。通过阅读这些资料，读者能够更好地理解如何利用MTCNN进行高效的人脸定位及对齐，并掌握如何借助Facenet模型完成高精度的人脸识别任务。

基于TensorFlow的人脸识别登录系统的毕业设计完整代码

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本项目为基于TensorFlow的人脸识别登录系统的设计与实现，包含了完整的源代码及详细的文档说明。通过深度学习技术实现实时人脸检测、特征提取和身份验证功能，旨在提供安全便捷的用户认证方式。本项目基于TensorFlow机器学习技术开发了一种人脸识别登录系统。用户可以通过手机端页面(face_login_app)或网页端页面(vue_element-admin)进行人脸注册，并在完成注册后，通过一次机器学习过程将用户的面部特征加入到模型中。期待大家的宝贵意见和建议。

基于人脸识别的系统设计——毕业设计

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本项目旨在设计并实现一个基于人脸识别技术的智能管理系统。通过运用深度学习算法和图像处理技术，该系统能够自动识别与验证用户身份，广泛应用于安全监控、门禁控制等领域，为用户提供便捷高效的服务体验。本课题的主要内容是图像预处理，它从摄像头获取人脸图像并进行一系列的处理操作以提高定位和识别准确率。该模块包括光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、直方图均衡以及对比度增强等步骤，在整个系统中扮演着极其关键的角色。图像预处理的质量直接影响后续的定位与识别效果，本课题包含有源代码及全部论文资料。

基于MTCNN与Facenet的人脸识别.pdf

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本文探讨了结合使用MTCNN和Facenet技术进行高效精准人脸识别的方法，分析其在人脸检测与特征提取方面的优势。基于MTCNN和Facenet的人脸识别.pdf介绍了结合多任务级联卷积神经网络（MTCNN）与FaceNet进行人脸识别的方法。该论文探讨了如何利用这两项技术来提高人脸检测的准确性和效率，同时通过深度学习模型优化面部特征表示以增强身份验证的能力。

基于MTCNN与Center-Loss的多人实时人脸检测及识别系统毕业设计

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本毕业设计提出了一种结合MTCNN和Center-Loss算法的多人实时人脸检测与识别系统，旨在提高人脸识别准确率和效率。如果你对DFace项目感兴趣并希望参与进来，以下是一些待实现的功能列表，我会定期更新以展示需要开发的清单。提交你的fork请求，并通过issues来跟踪所有问题及反馈。基于center loss或triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet和Inception v2架构。该功能可以比较两张人脸图片的相似性。反欺诈功能：根据光线、质地等人脸特性防止照片攻击、视频攻击以及回放攻击等。可参考LBP算法与SVM训练模型进行实现。 3D人脸识别技术开发移动端移植，将pytorch训练好的模型按照ONNX标准迁移到caffe2，并用c++替代numpy中的部分算法以提高性能。 Tensor RT移植：提升高并发处理能力支持Docker部署及GPU版本的安装 DFace项目主要包含两大模块：人脸检测和人脸识别。我将会提供所有与模型训练以及运行相关的详细步骤。首先，你需要构建一个pytorch和cv2的Python开发环境来开始你的工作。

基于Python OpenCV的人脸表情情绪识别GUI系统完整项目代码（毕业设计）

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本项目为基于Python和OpenCV开发的人脸表情情绪识别图形用户界面系统，适用于毕业设计。包含完整的代码实现及详细文档说明。使用卷积神经网络构建整个系统，在尝试了 Gabor 和 LBP 等传统人脸特征提取方式后发现深度模型效果显著。在 FER2013、JAFFE 和 CK+ 三个表情识别数据集上进行模型评估。环境部署基于 Python3 和 Keras2（TensorFlow 后端），具体依赖安装如下(推荐使用 conda 虚拟环境)： ``` cd FacialExpressionRecognition conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install -r requirements.txt ``` 如果你是 Linux 用户，可以直接执行根目录下的 env.sh 文件来一键配置环境。