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面部考勤机：利用开源dlib实现人脸打卡功能，支持人脸识别确认

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简介：
本项目基于开源库dlib开发，旨在创建一款实用的人脸识别考勤系统。用户可通过面部特征识别完成签到与记录管理，确保高效准确的身份验证过程。 Face attendance uses OpenCV and the open-source dlib, face_recognition libraries to create a Python-based facial recognition check-in system. It can identify faces and record the results. Requirements: - Python 3.6 - pywin32 - dlib - face_recognition - opencv First, run capture.py to capture images of faces. Second, run encoding_images.py to encode the captured face images into npy files for persistent storage, which avoids re-coding each time and speeds up program startup. Finally, use facerec_from_webcam_faster.py for real-time facial recognition.

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  • 面部考勤机：利用开源dlib实现人脸打卡功能，支持人脸识别确认
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    本项目基于开源库dlib开发，旨在创建一款实用的人脸识别考勤系统。用户可通过面部特征识别完成签到与记录管理，确保高效准确的身份验证过程。 Face attendance uses OpenCV and the open-source dlib, face_recognition libraries to create a Python-based facial recognition check-in system. It can identify faces and record the results. Requirements: - Python 3.6 - pywin32 - dlib - face_recognition - opencv First, run capture.py to capture images of faces. Second, run encoding_images.py to encode the captured face images into npy files for persistent storage, which avoids re-coding each time and speeds up program startup. Finally, use facerec_from_webcam_faster.py for real-time facial recognition.
     
  • 人脸识别考勤机_人传人人脸识别_人脸考勤机源代码_人脸识别电路图_考勤机原理图
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    本产品为人脸识别考勤系统，包含硬件电路设计和软件算法实现。通过精准的人脸检测与识别技术，实现高效便捷的考勤管理，并提供详细的设计资料如源代码及电路图供开发者参考学习。 人脸考勤源码及电路原理图包含检测报告与BOM清单。
     
  • 人脸识别：利用Python实现面部识别
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    本项目运用Python编程语言及OpenCV库，致力于开发和展示人脸识别技术的实际应用。通过图像处理与机器学习算法，实现精准的人脸检测、跟踪和识别功能。适合对计算机视觉感兴趣的初学者探索实践。 使用Python进行人脸识别可以通过识别双眼皮并计算眼皮褶皱峰以下的子单元与眉眼单元之间的垂直比例来实现。这一过程主要依赖于OpenCV库中的基于Haar特征的级联分类器对面部不同部分进行分类，以及利用CNN模型识别人脸的不同部位。 执行环境： - 操作系统：Mac OSX 10.13.2 - 编辑工具：Ananconda Jupyter Notebook 所需Python软件包及安装命令如下： ``` pip install Pillow pip install matplotlib pip install opencv-python pip install face_recognition ``` 在安装`face_recognition`之前，需要先安装一些其他依赖项，例如cmake。
     
  • 基于MATLAB的PCA算法人脸考勤系统（含GUI用户界面）_MATLAB人脸打卡签到_人脸识别考勤
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    本项目采用MATLAB开发了一套包含PCA算法的人脸识别考勤系统，并配有图形用户界面。该系统可实现高效准确的人脸打卡与签到功能，适用于各类办公场景。 该课题是基于MATLAB平台的PCA人脸识别系统。传统的面部识别方法主要是直接进行人脸比对，在实际应用中的意义不大，并且这一领域已经非常成熟了。本课题采用不同的识别原理：从一张生活照中找到人脸，分割出人脸图像后使用PCA算法降维处理，然后与库内图片进行对比，输出目标人物及其相关信息，并统计其出勤情况。此外，该系统还可以进一步开发成同时支持库内外人脸识别的功能，对于识别为库外的未知面孔时可以触发报警等响应措施。
     
  • 使用Python3实现人脸识别（基于OpenCV和dlib）功能
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    本项目采用Python 3语言结合OpenCV与dlib库，实现了高效的人脸识别功能。通过精准的人脸检测及特征点定位，为用户提供便捷、准确的身份验证解决方案。 在CentOS 7上安装JupyterHub的基础上，请按照以下步骤来安装opencv-python、dlib、face_recognition和scikit-image： 首先通过pip3安装所需的Python库： ``` pip3 install opencv-python opencv-contrib-python imutils pytesseract pillow ``` 接下来，下载并源码安装特定版本的dlib（例如版本19.19）。请访问dlib官方网站找到对应文件进行下载。这里以dlib 19.19为例: ``` wget http://dlib.net/files/dlib-19.19.tar.bz2 ``` 完成上述步骤后，即可开始安装和配置这些库以便在JupyterHub环境中使用它们。
     
  • 人脸识别考勤系统解决方案，人脸识别考勤系统
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    本方案提供高效精准的人脸识别考勤服务，通过先进的生物识别技术实现自动化管理，提升办公效率及安全性。 人脸识别考勤系统是一种基于人工智能技术的现代化解决方案，它利用深度学习算法尤其是人脸识别技术自动识别员工身份并记录其出勤时间。本段落将探讨这种系统的实现，并重点关注与Python编程语言相关的部分。 该系统的核心是人脸识别算法，在Python中常用的人脸识别库包括OpenCV、dlib和face_recognition。其中，face_recognition基于OpenCV和dlib提供了一个更易于使用的API，帮助开发者快速实现人脸识别功能。此库涵盖了人脸检测、关键点定位及面部匹配等重要步骤。 在考勤系统中，首先通过Haar级联分类器或HOG+SVM方法完成的人脸检测来识别图像中的脸部位置。一旦找到人脸区域，下一步是精确定位五个主要特征点（如眼睛和鼻子），以提高识别精度。 接下来进行的是关键的面部特征提取步骤。face_recognition库使用预训练的深度学习模型，例如DeepID、FaceNet或VGG-Face等，这些模型可以将脸部图像转换为高维向量——“脸印”，不同人脸之间的距离用于衡量相似度。 考勤系统中会存储每个员工的脸部特征信息。当新的人脸数据进入时，系统计算该新特征与数据库中的已知特征的距离；如果某一个距离低于设定阈值，则认为匹配成功，并记录相应的出勤信息。 开发此类系统还需要支持的数据库技术来储存人员资料和对应的“脸印”。Python提供了多种选择如SQLite、MySQLdb或psycopg2等，具体使用哪一种取决于项目需求。 在实际应用中，考勤系统可能还需具备实时视频流处理能力、异常情况检测（例如佩戴口罩的情况）以及批量录入人脸等功能。这些都可以通过OpenCV库来实现，并且为了提升用户体验，我们还可以利用Flask或Django这样的Python Web框架构建一个用户友好的界面。 开发这样的人脸识别考勤系统需要整合多种技术和工具，包括人脸识别、数据库操作及Web应用等技术栈。开发者需具备扎实的Python编程基础和对深度学习原理的理解，并熟悉相关库的应用方法。通过这些技术手段的有效结合，我们可以创建出高效且准确的工作时间管理系统以提高工作效率并减少人为错误的发生率。
     
  • Python人脸识别源码实现（功能全面）
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    本项目提供了一套完整的Python人脸识别解决方案的源代码，包含多种实用的人脸识别功能，旨在帮助开发者快速构建高效的人脸识别应用。 该应用可部署到云主机（如Heroku或AWS）上。它基于dlib的先进面部识别技术构建，并具备深度学习功能。在Wild标记的数据集中进行测试时，模型准确率达到99.38%。 此工具提供了一个简单的命令行界面，支持对整个文件夹中的图像执行面部识别操作： 1. 从图片中找出所有人脸。 2. 定位并描绘每个人的眼睛、鼻子、嘴巴和下巴的位置及轮廓。 3. 应用数字化妆效果。 4. 根据已知人物的照片来识别未知人物的面孔，并在照片中绘制出这些人的面部边界框。 此库可以与其他Python包结合使用，以实现实时的人脸检测与识别功能。它支持以下操作系统：macOS或Linux（Windows系统未经过正式测试但可能兼容）。 具体的功能包括： - 人脸检测 - 使用深度学习进行更精确的图像中人脸定位 - 利用GPU加速面部特征提取过程 - 批量处理图片中的面孔识别任务 - 实时模糊网络摄像头视频流中的人脸（需安装OpenCV库） - 检测并标记照片里的特定面部特征点 - 应用恐怖或丑陋的数字化妆效果 - 通过已知人物的照片来查找和确认未知人脸的身份信息，并在图像中标注出每个人的位置范围框 此外，还可以利用该工具进行以下操作： - 实现实时视频中的人脸识别（简单模式与快速模式） - 对视频文件中的面孔进行处理并生成新的输出文件 - 在Raspberry Pi设备上使用相机模块实现面部检测功能 - 通过Web服务接口接收HTTP请求来执行面部图像的识别任务 该应用支持多种分类器，包括K近邻算法。需要Python版本3.3及以上或2.7，并且在某些情况下可能需要用到OpenCV库的支持。
     
  • 如何欺骗人脸识别考勤机？人脸识别考勤机的破解技巧？.doc
    优质
    本文探讨了人脸识别考勤系统存在的安全漏洞，并提供了几种可能的方法来规避此类系统的识别。请注意，文中提供的方法仅供学习讨论之用，实际操作可能会触犯法律法规，请谨慎对待任何尝试欺骗技术系统的行为。 如何利用人脸识别考勤机作弊？有哪些破解方法？ 这篇文章探讨了在使用人脸识别技术进行日常签到的过程中可能出现的作弊手段以及这些系统的潜在漏洞。请注意，任何试图规避或破坏此类系统的行为都是不道德且可能违法的，这里提供的信息仅供教育和安全研究之用。
     
  • 利用C#+dlib+emgu进行人脸识别的实现
    优质
    本项目采用C#编程语言结合dlib和Emgu CV库，实现了高效的人脸识别功能。通过图像处理技术精准定位面部特征点并完成身份验证任务。 基于C#+dlib+emgu实现人脸识别。
     
  • MATLAB人脸识别考勤系统（支持添加摄像头、打卡记录及GUI界面）.zip
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    该软件包提供了一种基于MATLAB的人脸识别考勤解决方案，具备连接摄像头实时抓拍人脸、自动记录出勤情况以及用户友好的图形界面等功能。 这是一个基于Matlab的人脸考勤系统，具备人机交互界面功能。用户可以输入全身照进行人脸扫描，并自动分割出单独的人脸图像进行预处理，包括灰度化、尺度归一化以及提取人脸特征值等操作。该系统将提取到的特征值与数据库中存储的数据对比，输出人脸识别结果，如姓名、性别和学号等信息。 此外，此考勤系统还能够统计每个用户的打卡次数及其具体时间，并支持一键导出考勤表功能。GUI框架的设计需要具备一定的编程基础才能掌握。感谢您的使用和支持。