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基于OpenFace的实时多面孔识别系统：Real-time-multi-face-recognition

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简介：
本项目开发了一套基于OpenFace技术的实时多面孔识别系统，能够高效准确地在视频流中检测并识别多个面部特征，适用于安全监控、人机交互等场景。 实时多人脸识别项目的目的是构建一个系统，能够检测并识别图片或实时视频流中的所有面部表情。该项目利用图像处理技术提取面部特征，并采用卷积神经网络（CNN）进行分析。欲了解更多信息，请参阅相关文档。如果GitHub上的笔记本无法显示，则可以查看在线版本的呈现方式。

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  • 基于OpenFace的实时多面孔识别系统：Real-time-multi-face-recognition
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    本项目开发了一套基于OpenFace技术的实时多面孔识别系统，能够高效准确地在视频流中检测并识别多个面部特征，适用于安全监控、人机交互等场景。 实时多人脸识别项目的目的是构建一个系统，能够检测并识别图片或实时视频流中的所有面部表情。该项目利用图像处理技术提取面部特征，并采用卷积神经网络（CNN）进行分析。欲了解更多信息，请参阅相关文档。如果GitHub上的笔记本无法显示，则可以查看在线版本的呈现方式。
     
  • 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。
     
  • Flutter实时人脸识别：Face-Recognition-Flutter
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    Face-Recognition-Flutter是一款基于Flutter框架开发的人脸识别应用，能够实现实时人脸检测与识别功能，适用于移动设备。 人脸识别颤动实时面部识别颤动应用程序使用APK文件实现。该应用利用Firebase ML Vision进行人脸检测，并通过TensorFlow实施模型引入tflite来执行人脸识别转换。 安装步骤如下： 1. 下载或克隆此仓库。 2. 转到项目根目录，在控制台中运行`flutter pub get`命令以获取所需的依赖关系。 3. 为flutter_tflite软件包添加动态库，使其正常工作。 4. 安装Flutter应用：使用`flutter run`。 认可度（来自Westworld的照片） 贡献使开源社区成为了一个令人赞叹的学习、启发和创造场所。任何贡献都将不胜感激。分叉项目并创建您的Feature分支以进行开发。
     
  • 人脸辨识系统-Face Recognition
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    简介：Face Recognition是一款先进的软件工具，利用人工智能技术自动识别和验证个人身份。通过分析面部特征，提供高效准确的身份认证解决方案。 人脸识别Face-Recognition在Matlab中的效率高，识别率达到99.9%。
     
  • 人脸识别技术（Face Recognition）
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    简介：人脸识别技术是一种生物识别技术，通过分析和对比人脸图像或视频中的特征信息来确认个人身份。该技术广泛应用于安全认证、社交媒体、移动支付等多个领域，极大地提升了便利性和安全性。 face_recognition 是一个简单的人脸识别库。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它来管理和识别人脸。该软件包采用了dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，在《Labeled Faces in the World》测试基准下达到了99.38%的准确率。此外，face_recognition还提供了一个名为face_recognition的命令行工具，方便用户通过命令行对文件夹中的图片进行人脸识别操作。 安装方法如下： 1. 首先需要安装 cmake 和 boost ``` pip install cmake pip install b ```
     
  • 基于人脸识别的课堂考勤系统 v1.0：Face-Recognition-Class-Attendance-System
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    Face-Recognition-Class-Attendance-System是一款利用先进的人脸识别技术自动记录学生出勤情况的应用程序。它通过智能分析，提高了课堂管理效率和准确性。 本项目基于Python3.6开发，并采用Qt Designer（QT5）设计主界面。使用PyQt5库编写控件功能，结合开源OpenFace人脸识别算法进行面部识别，并通过眨眼检测实现活体验证。同时利用OpenCV3实现实时的人脸识别。 此外，项目的数据库部分采用了MySQL，用于存储班级学生信息、各班学生的数量及考勤记录等数据，便于集中管理和统一查询。 最近发布了一个新版本名为“Face Recognition Algorithms Test System”。
     
  • 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。
     
  • Real-Time Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields
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    本文提出了一种使用部分亲和字段进行实时多人二维姿态估计的方法，显著提升了复杂场景下的姿态识别精度与速度。 《基于部分亲和场的实时多人二维姿态估计》一文介绍了使用部分亲和场进行实时多人体2D姿态估计的方法，旨在帮助研究此论文的朋友节省时间。
     
  • Real-Time Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields
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    本文提出了一种利用部分亲和字段（PAF）进行实时多人二维姿态估计的方法，有效提升了复杂场景下人体关键点检测精度与速度。 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 使用Part Affinity Fields进行实时多人二维姿态估计的源代码，包括open pose、caffe、python和matlab。
     
  • 人脸检测与识别的深度学习系统：Face-Recognition
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    Face-Recognition是一款基于深度学习的人脸检测和识别系统。该系统通过先进算法准确识别人像并提取面部特征，广泛应用于安全认证、智能监控等领域。 人脸识别是通过深度学习技术实现的人脸检测和识别系统。它包括人脸数据集与非人脸数据集的区分，并采用带有滑动窗口的方法进行人脸检测。