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面部识别数据集 - face-detection

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简介：
face-detection 是一个专为面部识别技术开发的数据集，包含大量标注清晰的人脸图像样本，旨在促进人脸识别算法的研究与优化。 Kaggle 2017年人脸检测数据集包含人脸数据和非人脸数据的mat文件。

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  • 面部识别数据集 - face-detection
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    face-detection 是一个专为面部识别技术开发的数据集，包含大量标注清晰的人脸图像样本，旨在促进人脸识别算法的研究与优化。 Kaggle 2017年人脸检测数据集包含人脸数据和非人脸数据的mat文件。
     
  • 面部识别数据集-face-detection-in-images
    优质
    面部识别数据集-Face-Detection-In-Images提供了丰富的图像资源，专注于人脸检测技术的研究与应用，助力开发更精准的面部识别系统。 Kaggle 2018年的已标注人脸检测数据集包含大约500张图像，其中约有1100个面部区域用矩形边界框手动标注。数据集中每个面部都明确标出了位置信息，便于进行进一步的人脸识别和分析研究。
     
  • 面部性别识别数据集
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    面部性别识别数据集是一系列包含不同个体面部图像的数据集合，专为训练机器学习模型区分人脸性别而设计。 这是另一个人脸性别识别数据库，需要的朋友可以来下载。
     
  • 面部识别打卡系统: Face
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    Face是一款先进的面部识别打卡系统，利用人工智能技术实现快速、精准的身份验证。它简化了考勤流程，提高了安全性与便捷性，适用于企业及公共场所。 人脸识别打卡系统程序功能说明： 1. UserManage.py：负责保存用户信息并上传至个人数据库。 2. faceDector.py：开启摄像头进行人脸检测。 3. Timing.py：每天定时更新数据库，将打卡记录重置为0。 4. main.py：主程序（包括人脸识别部分）。 主界面主要功能： 1. 用户信息注册 2. 显示用户识别结果 3. 展示打卡记录
     
  • 面部性别识别数据集-GenderDetectionFace
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    GenderDetectionFace是一个专为面部性别识别设计的数据集，包含多样化的面部图像，涵盖不同年龄、种族和表情，旨在促进更准确的性别分类研究与应用开发。 Kaggle 2018年的已标注人脸性别识别数据集包含从网络收集的欧美名人的人脸彩色图片。该数据集中包括训练集（女性/男性各800张）、验证集（女性/男性各170张）和测试集（女性/男性各170张）。这些图像涵盖了不同的光照条件、佩戴眼镜以及头部姿势等多种因素。
     
  • 面部表情识别数据集
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    面部表情识别数据集是一套用于训练和测试机器学习模型识别人类情感表达的数据集合，涵盖多种面部表情。 这段文字描述了一个包含213幅图像的数据集，每张图的分辨率为256像素×256像素，展示的是日本女性的不同表情。数据集中有10个人，每个人都有7种不同的面部表情（中性脸、高兴、悲伤、惊奇、愤怒、厌恶和恐惧），并且每个表情都提供了三张图片。
     
  • 面部识别考勤系统：face-recognition
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    面部识别考勤系统通过运用先进的生物识别技术，实现员工快速、准确地进行上下班打卡。该系统具有高效便捷、操作简单的优点，大大提升了企业的管理效率与安全性。 face-recognition：人脸识别考勤系统。该系统利用先进的人脸识别技术实现高效的员工考勤管理。通过自动化的面部识别功能，可以快速准确地记录员工的出勤情况，提高办公效率和安全性。同时，系统的使用也大大简化了传统纸质或手动打卡方式带来的繁琐流程，为企业提供了一种现代化、智能化的解决方案。
     
  • 基于YOLOv8的面部检测（YOLOv8-Face-Detection）
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    本项目采用先进的YOLOv8框架进行面部识别与跟踪研究，旨在提高面部检测的速度和准确性。通过优化后的模型，在保持低延迟的同时实现了高效的人脸定位功能。 YOLOv8-Face-Detection 是基于 YOLOv8 的人脸检测工具，包含权重、训练集以及权重调用方法。可以通过 HuggingFace 进行下载。
     
  • 面部表情识别的数据集
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    该数据集包含了多种面部表情图像及对应的标签信息，旨在为研究者提供丰富的资源用于开发和评估面部表情识别技术。 人脸表情识别数据集用于人脸识别与表情识别的研究，在深度学习领域具有重要应用价值。
     
  • 基于Python和Face-Recognition的面部采集及识别系统（含PyQt6界面）使用SQLite数据库
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    本项目开发了一套基于Python与Face-Recognition库的面部识别系统，结合PyQt6构建用户友好的图形界面，并利用SQLite数据库进行数据管理。 ### 一、采集功能 1. **人脸采集**：在开始之前，请确保已准备好包含image文件夹及information.xlsx文件的user文件夹。 2. 在左侧选择打开文件按钮，加载需要的人脸数据（即用户信息）。系统会自动显示被采集人的照片和姓名以供确认。点击“开始采集”后，摄像头将启动并每秒拍摄两张图片进行人脸捕捉。 3. 若在拍照过程中遗漏了某位人员的照片，请使用上下功能键选择正确的待采集体的信息；若出现错误的候选人信息，则输入正确名字确定，系统会自动定位到第一个匹配项。 4. 采集完成后，可以通过右侧的功能按钮浏览被采集者的照片文件夹（默认以工号或ID命名）查看所拍摄的人脸图像。 5. 如需从已有图片导入数据库，请将按ID编号组织的照片复制至collected_image根目录或者相应的子目录下，并通过点击“导入数据库”选项来加载人脸数据。此过程可能需要一些时间，请耐心等待。 ### 二、人脸识别 1. 在完成上述的人脸采集之后，系统支持进一步进行识别操作，使用的是facere_cognition技术实现的面部识别库功能。