AsyncFaceRecognition: 一个增强型低分辨率人脸识别考勤系统演示程序（采用超分辨率深度学习模型），用Python编写
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简介：
AsyncFaceRecognition是一款使用Python编写的演示程序，它利用先进的超分辨率深度学习模型，有效提升了低分辨率人脸图像在识别和考勤应用中的准确性和效率。
AsyncFaceRecognition是一个具有超高分辨率的人脸识别系统，适用于生物识别考勤场景。该项目通过使用超分辨率深度学习模型来增强低质量图像的性能，并基于人脸识别技术开发了相应的Python应用程序。此项目是在一个基础版本上扩展而来的。
为了更好地理解基本代码，请参考相关的博客文章（虽然具体链接未提供）。在本项目中，face_recognition和ISR库分别用于执行人脸识别任务和超分辨率处理功能。
安装所需组件时，请先使用命令`pip install -r requirements.txt`来安装所有必要的软件包。对于dlib库的安装，则需要单独运行相应的命令进行配置。
完成依赖项的安装后，请按照以下步骤操作：
1. 创建一个名为mydatabase 的文件夹，其中包含几个子文件夹，每个子文件夹内存放一个人的照片，并且这些子文件夹的名字应代表相应人员的身份（即名字）。
2. 参考存储库中的dataset3 文件夹以获取示例数据集的使用方法。
3. 使用深度学习模型从上述图像中生成高级嵌入表示，并将它们保存在pickle 格式的文件里。执行此操作，只需运行命令`python encode_faces`即可完成。
以上步骤可以帮助您快速搭建和部署人脸识别考勤系统。
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