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基于TensorFlow的人脸识别登录系统的毕业设计完整代码

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简介:
本项目为基于TensorFlow的人脸识别登录系统的设计与实现,包含了完整的源代码及详细的文档说明。通过深度学习技术实现实时人脸检测、特征提取和身份验证功能,旨在提供安全便捷的用户认证方式。 本项目基于TensorFlow机器学习技术开发了一种人脸识别登录系统。用户可以通过手机端页面(face_login_app)或网页端页面(vue_element-admin)进行人脸注册,并在完成注册后,通过一次机器学习过程将用户的面部特征加入到模型中。期待大家的宝贵意见和建议。

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客服
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  • TensorFlow
    优质
    本项目为基于TensorFlow的人脸识别登录系统的设计与实现,包含了完整的源代码及详细的文档说明。通过深度学习技术实现实时人脸检测、特征提取和身份验证功能,旨在提供安全便捷的用户认证方式。 本项目基于TensorFlow机器学习技术开发了一种人脸识别登录系统。用户可以通过手机端页面(face_login_app)或网页端页面(vue_element-admin)进行人脸注册,并在完成注册后,通过一次机器学习过程将用户的面部特征加入到模型中。期待大家的宝贵意见和建议。
  • Python百度API本科
    优质
    本作品为本科毕业设计项目,采用Python语言调用百度AI平台的人脸识别API,实现了一系列人脸检测与分析功能,并附有完整源代码。 主要功能包括人脸识别与属性分析、人脸对比、人脸搜索以及人脸库管理界面实现。使用Tkinter库构建用户界面,并通过百度AI提供的人脸识别技术来完成相关功能。该程序在Python3.9环境下可以顺利运行,满足本科毕业设计的要求。使用前需在百度AI平台申请API权限以获取免费额度内的服务。
  • ——
    优质
    本项目旨在设计并实现一个基于人脸识别技术的智能管理系统。通过运用深度学习算法和图像处理技术,该系统能够自动识别与验证用户身份,广泛应用于安全监控、门禁控制等领域,为用户提供便捷高效的服务体验。 本课题的主要内容是图像预处理,它从摄像头获取人脸图像并进行一系列的处理操作以提高定位和识别准确率。该模块包括光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、直方图均衡以及对比度增强等步骤,在整个系统中扮演着极其关键的角色。图像预处理的质量直接影响后续的定位与识别效果,本课题包含有源代码及全部论文资料。
  • JavaEE
    优质
    本项目是一款基于JavaEE架构开发的人脸识别登录系统,采用先进的人脸检测与识别技术,实现用户便捷安全的身份验证。 在本项目中,“JavaEE实现人脸识别登录”是一个基于Java企业版(JavaEE)平台的系统,结合百度人工智能技术来通过人脸识别进行用户身份验证。以下将详细阐述涉及的关键知识点和技术步骤。 1. **JavaEE基础**: JavaEE是用于构建企业级Web应用程序的标准框架,提供了一系列API和服务如Servlet、JSP、EJB等,为服务器端开发提供了环境。在这个项目中,Servlet可能负责接收前端发送的图像数据,并处理登录请求的核心任务。 2. **人脸识别技术**: - 使用百度AI提供的服务进行人脸检测和识别。通过调用其API实现对上传图片的人脸分析与比对功能。 - 系统需要从上传的照片中定位到人脸,这通常涉及算法来确定眼睛、鼻子等面部特征点的位置信息; - 接下来提取出一组独特的脸部特性数据代表个人身份的标识符,并将其存储于数据库内以备后续匹配使用; - 最后将这些特性与已注册用户的脸部模板进行比对确认是否为同一人。 3. **前后端交互**: - 前端可能利用HTML5视频标签获取摄像头图像流,通过Canvas元素捕获帧图片,并用JavaScript处理数据并向服务器发送请求。 - 为了实现无刷新的用户体验,前端可能会使用Ajax技术将经过预处理后的图像以JSON格式提交给后台Servlet进行进一步操作; - MVC架构通常用于组织代码结构,在JavaEE应用中Controller负责接收和响应用户请求,Model代表业务逻辑与数据模型的关系,View则用来显示结果。 4. **服务器端处理**: - Servlet作为入口点从HTTP请求中获取图像信息并开始人脸验证流程。 - 对于每一张待识别的图片可能需要进行预处理如调整大小、灰度化等操作以优化后续的人脸检测和特征提取; - 利用百度AI的相关接口调用人脸识别服务,根据返回的结果判断用户身份是否匹配,并将结果反馈给前端。 5. **安全性考虑**: - 由于涉及用户的面部信息,在传输过程中使用HTTPS协议进行加密保护数据的安全性。 - 对API的访问权限实施严格的控制措施以防止未经授权的操作; - 遵守相关的隐私规定,确保用户的数据被妥善处理和存储。 综上所述,该项目展示了如何在JavaEE环境中结合百度AI技术实现人脸识别登录功能。涵盖了前端开发、服务器端编程及数据安全等多个领域的知识与技能应用。
  • Python OpenCV表情情绪GUI项目
    优质
    本项目为基于Python和OpenCV开发的人脸表情情绪识别图形用户界面系统,适用于毕业设计。包含完整的代码实现及详细文档说明。 使用卷积神经网络构建整个系统,在尝试了 Gabor 和 LBP 等传统人脸特征提取方式后发现深度模型效果显著。在 FER2013、JAFFE 和 CK+ 三个表情识别数据集上进行模型评估。环境部署基于 Python3 和 Keras2(TensorFlow 后端),具体依赖安装如下(推荐使用 conda 虚拟环境): ``` cd FacialExpressionRecognition conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install -r requirements.txt ``` 如果你是 Linux 用户,可以直接执行根目录下的 env.sh 文件来一键配置环境。
  • MATLAB(附源).pdf
    优质
    本PDF文档详述了一个基于MATLAB开发的人脸识别系统的构建过程与技术细节,并提供完整的源代码以供学习和参考。 基于MATLAB的人脸识别系统设计与仿真(包含MATLAB源程序)
  • 版方案
    优质
    本项目为完整的毕业设计作品,旨在展示人脸识别技术的应用与开发。通过研究算法优化及系统集成,实现人脸识别的高精度识别和快速响应,适用于门禁、考勤等场景。 毕业设计 人脸识别完整版,代码非常齐全。
  • OpenCV
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV库实现人脸识别功能的完整代码,适用于人脸检测、关键点定位和身份验证等场景。 本段落介绍了一篇文章的相关代码及所需依赖文件。为了便于读者理解和使用这些资源,在这里对文章内容进行了总结和整理。 首先,请确保您已经安装了所有必要的库或框架,并按照说明进行配置。接下来是主要的步骤: 1. 从指定位置获取相关代码。 2. 根据需要修改配置文件中的参数,以适应自己的项目环境。 3. 运行示例程序来验证是否成功集成依赖项。 希望这些信息能帮助您快速上手并开始使用该工具或库。如果遇到任何问题,请随时留言提问,社区成员会尽力提供支持和解答疑惑。
  • Python OpenCV员工考勤(含、论文及
    优质
    本项目构建了一个使用Python和OpenCV开发的人脸识别员工考勤系统,并提供了完整的源代码、相关研究论文以及可用于学术或个人项目的毕业设计材料。 基于Python OpenCV的人脸识别员工考勤系统附完整代码及论文适用于毕业设计选题“员工刷脸考勤”。该项目要求使用Python语言开发,并通过摄像头收集员工面部信息,涉及到两个关键问题:如何标识每个员工的面部数据以及将这些信息持久化地保存到数据库中。具体来说,这包括了表的设计;另一个基本需求是利用摄像头识别并记录员工打卡情况,可通过对比数据库中的面部数据与实时视频流中的图像来实现这一功能。当摄像机捕获多张人脸时,则需要解决如何处理的问题。 扩展要求还包括生成每日的考勤报告,可以分为存储和展示两部分完成。系统设计目标是:遵循通用软件界面原则,在菜单栏中集成所有操作选项;一部分区域用于实时显示摄像头视频流及程序处理后的信息,另一部分则作为控制台输出区,打印如添加面部数据成功或失败的原因、打卡是否成功的提示等信息。 在录入员工面部信息时,用户需要与系统进行交互并输入相关信息。此时程序会阻塞等待用户的操作;而在日常考勤过程中,程序不应中断摄像头的实时监测功能以确保其自动运行。
  • TensorFlow
    优质
    本项目提供了一套基于TensorFlow框架的人脸识别源代码,包括人脸检测、特征提取及比对等功能模块。适用于研究与实际应用开发。 基于TensorFlow的人脸识别源代码提供了一种实现人脸识别功能的方法。该代码利用了TensorFlow框架的强大能力来处理图像数据,并通过深度学习技术实现了高效准确的人脸检测与识别。此项目适用于研究、开发以及实际应用中的多种场景,为开发者提供了宝贵的资源和起点。 对于有兴趣深入了解或使用这一项目的读者来说,可以通过阅读官方文档及相关教程进一步掌握其原理及实现细节。同时也可以参与社区讨论来获取更多帮助和支持。