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基于C++的嵌入式人脸识别系统开发

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简介:
本项目致力于开发一个高效的人脸识别系统,采用C++编程语言,在嵌入式设备上实现低功耗、高性能的人脸检测与识别功能。 【作品名称】:基于 C++实现的嵌入式人脸识别系统 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 本项目统一使用CMake管理,为了方便用户在PC上使用,不再需要分模块编译,现通过当前目录下的CMakeLists完成统一编译。 依赖库 本项目的PC版本运行于Arch系统: - OpenCV:需手动安装OpenCV的依赖项VTK; - Dlib库的源文件已包含在项目中,可以自行编译安装; ARM与可视化界面(如PC上的QT或安卓上的App)之间的信息通讯依赖于ZeroMQ,可通过Arch官方库进行安装。 【资源声明】:本资源作为“参考资料”而非“定制需求”,代码仅供参考,并不能直接复制使用。需要具备一定的基础以理解并调试代码、解决报错问题及自行添加功能和修改代码。

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客服
客服
  • C++
    优质
    本项目致力于开发一个高效的人脸识别系统,采用C++编程语言,在嵌入式设备上实现低功耗、高性能的人脸检测与识别功能。 【作品名称】:基于 C++实现的嵌入式人脸识别系统 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 本项目统一使用CMake管理,为了方便用户在PC上使用,不再需要分模块编译,现通过当前目录下的CMakeLists完成统一编译。 依赖库 本项目的PC版本运行于Arch系统: - OpenCV:需手动安装OpenCV的依赖项VTK; - Dlib库的源文件已包含在项目中,可以自行编译安装; ARM与可视化界面(如PC上的QT或安卓上的App)之间的信息通讯依赖于ZeroMQ,可通过Arch官方库进行安装。 【资源声明】:本资源作为“参考资料”而非“定制需求”,代码仅供参考,并不能直接复制使用。需要具备一定的基础以理解并调试代码、解决报错问题及自行添加功能和修改代码。
  • Linux
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    本项目开发了一种基于嵌入式Linux操作系统的人脸识别系统,通过优化算法实现高效、精准的身份验证功能,适用于智能门禁等场景。 建议使用QT5.6.0和OpenCV2.4.9进行开发,并选择配置更高的板子如TQ2440。库文件和素材文件的存放位置可以在代码中找到,代码具有一定的参考价值。
  • 百度云
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    本项目开发了一套基于百度云平台的人脸识别嵌入式系统,结合先进的人工智能算法和高效的硬件优化技术,实现人脸识别的快速准确。该系统适用于多种场景,如门禁控制、安全监控等,为用户提供便捷与安全保障。 本段落将深入探讨如何在嵌入式设备上实现基于百度云的人脸识别技术。这一过程涵盖了几个关键的知识点:使用百度API、Ubuntu操作系统下的编程以及OpenCV库的基本操作。 一、百度API使用教程 百度云提供了强大的人脸识别服务,该服务基于深度学习算法,适用于多种应用场景如身份验证、人脸检测等。首先,在百度AI开放平台注册并创建应用以获取必要的密钥和令牌;然后熟悉API文档,了解请求结构、参数设置及返回结果的解析方法。 二、Ubuntu下编程教程 在Ubuntu操作系统中开发时可以选择C语言进行高效且广泛支持的应用程序编写工作。安装GCC编译器、CMake构建工具等必要环境,并配置交叉编译以适应嵌入式设备需求;同时使用HTTP库(如libcurl)来发送请求,确保SSL/TLS的安全性。 三、OpenCV基本操作 作为计算机视觉领域的开源库,OpenCV包含大量图像和视频处理函数。它提供了Haar级联分类器和DNN模型用于人脸检测,并支持多种预训练的人脸识别算法进行特征提取与匹配。理解图像数据的处理流程(如读取、灰度转换等)及矩阵运算对于使用该库至关重要。 在实际项目中,开发者需要结合以上技术:利用OpenCV从摄像头或本地文件获取图像并进行初步处理;通过人脸检测找到脸部区域,并将裁剪后的部分发送至百度云API以进一步识别。根据返回的相似度分数执行相应业务逻辑操作。 对于嵌入式设备而言,在实现上述流程时需考虑硬件资源限制,优化代码减少内存占用和计算复杂性:例如本地预处理或使用轻量级模型来降低数据传输需求;同时调整检测帧率及速度以保证实时性能。
  • ARM9平台设计
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    本项目旨在开发一种基于ARM9平台的人脸识别系统,结合先进算法实现高效、精确的人脸检测与识别功能。系统适用于多种嵌入式设备,在安防、门禁等领域具有广泛应用潜力。 基于ARM9嵌入式平台的人脸识别系统设计。
  • AIPython课堂签到源码及完整文档
    优质
    本项目提供了一套基于嵌入式AI和Python的人脸识别课堂签到系统的源代码及详尽的开发文档。该系统利用先进的人工智能技术,实现了高效准确的学生考勤管理功能,旨在为教育机构提升教学管理和学生出勤率提供解决方案。 一款基于嵌入式AI的人脸识别课堂签到系统源码及完整开发文档,采用Python语言开发的智慧教室人脸考勤系统。
  • Android平台QR码
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    本项目致力于在Android嵌入式平台上开发高效的QR码识别系统,旨在提供快速、准确的数据读取服务,适用于移动支付、信息传输等场景。 摘要:本段落介绍了QR码的基本结构,并分析了在基于Android嵌入式平台上的QR码图像数据的二值化、定位及旋正处理方法,进而实现了对QR码的有效解码。测试表明,该系统能够快速识别倾斜或模糊不清的二维码。 QR码又被称为快速响应矩阵码,由日本Denso公司于1994年开发而成。它具备信息密度高、全方位可读性以及可靠性强等特点,并且可以很好地支持汉字显示。 中国在2000年发布了有关QR码的国家标准,在各个领域推广使用和智能手机迅猛发展的背景下,如何有效识别手机中的二维码成为一个值得研究的问题。本段落主要探讨了在Android平台环境下对QR码进行解析的方法。
  • ARM设计与实现_刘坚.caj
    优质
    本文介绍了基于ARM平台的人脸识别嵌入式系统的开发过程和技术细节,探讨了其实现方法及其应用前景。 日期时间选择插件laydate.js:效果图: 1. 引入JS。 2. 根据需要进行相应的配置,请参考官网文档。 使用示例代码如下: ```javascript laydate({ elem: #seldate, // 目标元素。由于laydate.js封装了一个轻量级的选择器引擎,因此elem还允许你传入class、tag但必须按照这种方式 #id .class event: focus // 响应事件。如果没有指定,默认为点击触发 }); ```
  • QTC++
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    本项目是一款基于QT框架开发的人脸识别系统软件,运用C++编程语言实现高效、精准的人脸检测与识别功能。 该程序包含人脸录入功能及人脸检测功能。文本段落件将保存至文件夹下的data.txt,图片则存到名为“cun”的子文件夹中,此子文件夹的名称为用户输入的名字(请勿使用中文)。标签应以数字形式输入。 开发环境:Visual Studio 下 C++ 编程语言。 人脸检测方法采用 OpenCV 的 contrib 库中的 LBPH 方法进行识别。 程序界面包括基础界面、录入界面和检测界面,此项目由作者在闲暇时间完成,可能存在一些 Bug。请勿使用包含中文的路径选择。 为运行该功能,请提前下载并安装 OpenCV 的 contrib 版本至 Visual Studio,并且需要下载及安装 Qt 至 Visual Studio。 这是一个基本版本,读者可以自行添加更多内容。