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利用face_recognition实现人脸识别

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简介:
本项目旨在通过Python库Face_Recognition进行人脸识别技术的研究与实践,涵盖人脸检测、面部特征定位及身份匹配等关键功能。 本段落主要实现两个部分:人脸对比和人脸编码。使用Face_recognition库可以在数据集较小的情况下达到更高的准确度,只需一张照片即可完成操作。因此,你只需要拍摄一张照片来存储你的脸,并将其存入数据集中。采用Python语言编写代码,以实现人脸录入、人脸验证等功能。

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客服
客服
  • face_recognition
    优质
    本项目旨在通过Python库Face_Recognition进行人脸识别技术的研究与实践,涵盖人脸检测、面部特征定位及身份匹配等关键功能。 本段落主要实现两个部分:人脸对比和人脸编码。使用Face_recognition库可以在数据集较小的情况下达到更高的准确度,只需一张照片即可完成操作。因此,你只需要拍摄一张照片来存储你的脸,并将其存入数据集中。采用Python语言编写代码,以实现人脸录入、人脸验证等功能。
  • OpenCV和face_recognition进行与比对
    优质
    本项目运用OpenCV和face_recognition库实现高效的人脸检测、识别及对比功能,适用于安全认证、身份验证等多种应用场景。 使用的是OpenCV 3.4.1版本。face_recognition可以通过`apt-get install`命令安装,这也是选择Ubuntu的原因之一。如果有问题欢迎留言讨论。
  • Python
    优质
    本项目旨在通过Python编程语言及其实用库(如OpenCV和dlib)来开发一个人脸识别系统。涵盖人脸检测、特征点提取及身份匹配等功能。 近年来,人脸识别技术已从弱人工智能发展到强人工智能阶段。随着算法的不断改进,该技术已在公安、金融等领域得到广泛应用。本段落提出了一种使用Python语言及Dlib库实现基于深度学习的人脸识别方法。
  • Python面部
    优质
    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。
  • Python
    优质
    本项目采用Python编程语言,结合OpenCV等库,实现高效精准的人脸检测与识别功能,适用于安全监控、用户验证等多种场景。 1. 使用Python编写。 2. 需要自行安装并配置好编程环境(例如各种数据库)。 3. 实现功能:实时检测摄像头中的人脸并进行识别。
  • 考勤系统源码:face_recognition
    优质
    face_recognition是一款高效的人脸识别考勤系统源代码,采用先进的人工智能技术,能够快速准确地完成人脸检测与身份验证,适用于企业、学校等多种场景。 人脸识别考勤系统软件商用禁止用于任何商业目的,仅限于非营利性学习交流用途。该软件自去年至今一直能够支持超过100人的考勤需求,在编译过程中遇到报错可以留言咨询,我会免费提供解答。 关于如何打包Python程序的教程被隐藏了,如果有需要可以私聊获取相关资料。由于打包后的成品体积较大(约200MB),无法直接上传分享,因此提供了百度云链接下载地址以供有需求的朋友试用体验。 提醒:在提供的软件版本中已关闭网络请求功能,不会从服务器自动下载照片数据。
  • OpenCV和Python
    优质
    本项目运用Python编程语言及OpenCV库,旨在开发并展示高效的人脸识别技术,适用于安全监控、身份验证等多种场景。 这里有四个脚本:照片采集、数据训练与测试、函数脚本以及视频流人脸识别。这些脚本在Windows和树莓派上都能直接运行。
  • 图像PCA的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法的MATLAB实现代码。通过降维技术有效提取人脸特征,适用于初学者学习和研究人脸识别技术。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • 使Face_Recognition和OpenCV的程序源码
    优质
    本项目提供了一个基于Python的面部识别系统源代码,结合了Face_Recognition和OpenCV库,实现人脸检测、识别功能。适合初学者学习人脸识别技术。 可以编写一个能够调用摄像头实时检测人脸,并将捕捉到的照片存入本地的人脸识别程序。该程序支持同时进行多人识别功能。所需环境包括face_recognition、dlib、cv2(OpenCV)和numpy等库,可以在PyCharm或其他IDE中配置相关开发环境。
  • FisherFace算法_matlab__matlab
    优质
    本资源提供FisherFace人脸识别算法的MATLAB实现代码与示例数据集,适用于研究及初学者快速入门人脸识别技术。 人脸识别的经典算法及相关数据和MATLAB代码的介绍。