项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理...、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能，详细见下方截图等。...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用，未考虑生产环境，后续开发随心。...MySQL数据库使用5.7.27开发，建议使用相同版本(应该mysqlclient有向上兼容 项目自带Windows系统调试用Redis-x64-3.2.100，默认监听127.0.0.1，6379端口...前端-摄像头端 源码文件获取 发送暗号：门禁管理 就能获取 。 还能拉入Python读者交流群 。
项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理...、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能，详细见下方截图等。...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用，未考虑生产环境，后续开发随心。...MySQL数据库使用5.7.27开发，建议使用相同版本(应该mysqlclient有向上兼容 项目自带Windows系统调试用Redis-x64-3.2.100，默认监听127.0.0.1，6379端口...前端-摄像头端 源码文件获取 公众号后台回复：门禁管理 就能获取
项目专栏：7天搞定毕业设计和论文 ---- 1、项目概述 本项目是一款Web平台下的人脸识别管理系统，可实现人脸图像数据管理和识别。...开发环境 1.java 17 （java8也行） 2.vue2 3.python3.8 4.pytorch10+cuda11 3、项目结构 facenet-retinaface-pytorch 是人脸检测项目
本文实例为大家分享了python实现人脸签到系统的具体代码，供大家参考，具体内容如下 简易版人脸签到/签退系统 管理员可进行录入人脸操作，以及导出各类签到情况表； 普通学生只可人脸识别进行签到签退操作。...1 进入签到/签退模式 2 退出学生签到系统 ") user=input("\n0:管理人员模式 1:进入签到/签退模式 2:退出学生签到系统\n") if user=='0': say(engine..., "输入管理员密码 ") pd=input("\n输入管理员密码 :\n") count=1 while True: if count==3: say(engine," 输入密码错误超过3次 强制退出输入...导出信息表 4 录入人脸信息 5 退出") op = input("\n0:导出所有同学签到表 1:导出个人签到表 2:导出所有人员时长表 3:导出学生信息表 4 录入人脸信息 5 退出\n") if...conn.commit() # # if __name__=='__main': # sign() # #peoson_sign(2016002105) conn.close() 更多学习资料请关注专题《管理系统开发
Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1]，可以直接将人脸图像映射到欧式空间中，空间中的距离直接代表了人脸的相似度。...采用端对端对人脸图像直接进行学习，学习从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。...Triplet Loss Triplet Loss是FaceNet系统的另一大特点，对于认脸图像 ，通过Triplet Loss可以使得映射后的向量表示 在欧式空间中可以度量，Triplet Loss...的目标是使得相同的人脸图像在欧式空间中的向量的欧式距离相近，不同的人脸图像在欧式空间中的向量的欧式距离较远。...总结 在FaceNet系统中，通过端到端的训练方式将人脸图像映射到同一个欧式空间中，并通过设计Triplet Loss，使得同一人脸在欧氏空间中的距离较近，而不同人脸在欧式空间中的距离较远。
来源：IBC2021 主讲人：Yuka Kaburagi 内容整理：张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。...演讲首先介绍了人脸检测器及其用途，然后概述了系统的工作原理，如何与广播业务的其它设备相结合，最后展示了一些用例。...目录 人脸检测器 人脸检测器特点 系统概述 用例展示 用例1 —— Relay race 用例2 —— Assisting Cameraman 未来展望 人脸检测器 人脸检测器 人脸检测器是一个基于...人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发，可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。...人脸检测器特点 人脸检测器的三个主要特点是实时处理、精度高、操作简单。 实时性：该系统的处理速度为 3fps，这对于直播系统而言足够了。
背景技术： 人脸识别技术一般包括四个组成部分，分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，具体来说： 人脸图像采集及检测是指通过摄像镜头等视频图像采集装置采集包括有人脸的视频或图像数据...人脸图像预处理是指从采集的图像数据中确定人脸的部分，并进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理，从而使后续的人脸图像特征提取过程能够更加的准确和高效。...人脸图像特征提取是指，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程；人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部的特定位置点以及这些特定位置点之间结构关系的特征描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特定的位置点被称为关键特征点...人脸识别过程受到很多因素的干扰，准确地提取人脸中合适的关键特征点是进行正确识别的关键。...图1为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的步骤示意图； 图2为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的又一步骤示意图。
前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计，系统实现功能： 人员人脸识别并完成签到/签退 考勤时间计算 保存考勤数据为CSV格式（Excel表格） PS：本系统2D人脸识别，节约了繁琐的人脸识别训练部分...print("当前调用人俩检测摄像头编号（0为笔记本内置摄像头，1为USB外置摄像头）：") self.Videocapture_ = "0" 「OutWindow.py」获取当前系统时间...## 人脸识别部分 faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame) encodes_cur_frame...print('签退操作失败') self.ClockOutButton.setEnabled(True) 项目目录结构 后记 因为本系统没有进行人脸训练建立模型...，系统误识别率较高，安全性较低 系统优化较差，摄像头捕捉帧数较低（8-9），后台占有高，CPU利用率较高 数据保存CSV格式，安全性较低 正式版改进 加入TensorFlow深度学习，提高系统人脸识别安全性与准确性
简介Java基于springboot开发的大学生寝室管理系统宿舍管理系统。...学生可以查找寝室和室友信息，可以申请换寝室，申请维修，寝室长提交考勤信息（宿管确认学生考勤信息），补签，查看寝室通报，宿管信息，查看公告，学生第一次登录需要人脸识别激活账号。...宿管人员分配寝室，处理换寝室申请和维修申请，添加寝室卫生表扬等通报，管理公告等。管理员可以管理所有信息包括学院专业班级学生，给不同的用户分配不同的角色等。...通报展示：分页；公告展示：分页；查看我的考勤，修改密码，查看个人信息；申请换寝室，申请维修，登录，人脸识别激活账号（注册）考勤：寝室长提交考勤，补签，管理考勤。...专业名称查询；班级管理：分页，添加，修改，删除，根据学院名称、专业名称、班级名称查询；学生信息管理：分页，添加，修改，删除，根据学院名称、专业名称、班级名称、学号、姓名查询，初始化密码，采集人脸数据；
宿舍管理系统 1....高校宿舍管理系统 1.1 系统概述 本系统的主要功能为 楼栋管理员管理、宿舍管理、学生登记入住管理、学生迁出管理、学生寝室调换管理、学生缺勤记录管理、学生管理、学生上报维修、学生维修记录。...1.4.1 系统管理员模块 1.4.1.1 楼宇管理员管理 系统管理员可以在楼宇管理员界面对楼栋管理员进行增加及查询有的楼栋管理员， 对楼栋管理员进行删除及修改。...系统管理员可以点击添加楼栋管理员按钮跳转至添加楼栋管理员信息，添加完成后点击添加楼宇管理员按钮添加，如果不想添加可以点击返回上一页按钮返回楼栋管理页面。 ?...1.4.1.2 楼宇管理 系统管理员可以在楼宇管理界面对楼宇进行增加及查询所有的楼宇，对楼宇进行删除及修改。其中查询可以根据楼宇名称进行查询。 ?
显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片上添加人脸识别...思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口 10.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 #...(gray) # 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle...思路: 1.导入库 2.加载人脸模型 3.打开摄像头 4.创建窗口 5.获取摄像头实时画面 6.释放资源 7.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # 2.加载人脸模型 face = cv2...faces = face.detectMultiScale(gray) # 5.4 标记人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 里面有4
人脸库 一、创作动机 早在很久之前，公司同事已经实现了在网站的登陆模块加上人脸识别认证登陆功能，自己也就萌生了动手在自己的系统中加上这样的功能，通过不断的学习和搜所资料，发现百度已经提供了这样一个接口供我们去调用...，帮助我们快速在自己的系统中集成人脸识别的功能，而且这个接口可以无限次调用。...二、需求介绍 在系统中，我们不用输入任何账号和密码，直接通过人脸识别，实现登陆。...id,userid就当前注册人脸的标识，该userid适合你系统的用户关联的，options是可选的，具体配置请参看官网介绍。...本系统中的判断依据 人脸注册 后端处理：接受的参数 userid:用户输入的登录账号 img:摄像头提取的照片 base64
作为技术人今天分享如何使用Python实现自动戴口罩系统，来安慰自己，系统效果如下所示： ?...本系统的实现原理是借助 Dlib模块的Landmark人脸68个关键点检测库轻松识别出人脸五官数据，根据这些数据，确定嘴唇部分的位置数据（48点~67点位置），根据检测到嘴部的尺寸和方向，借助PLL模块调整口罩的尺寸和方向...页面设计 基于tkinter模块实现GUI设计，可载入人物图像，选择四种类型口罩（这里的口罩是处理好的图片），展示佩戴好口罩的效果，操作完成退出系统，效果如下所示： ?...页面布局实现代码如下所示： def __init__(self): self.root = tk.Tk() self.root.title('基于Pyhon的人脸自动戴口罩系统') self.root.geometry...退出系统非常简单，一行Demo即可实现，如下所示： def quit(self): self.root.destroy()
本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台...，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。...系统实现 （一）图像采集 图像采集部分负责采集图像，将来自于外部设备的图像转换为可处理的数字图像格式。...本系统用到的图像预处理方法主要是以下 4 种： （1）几何归一化：将图像中检测到的人脸部分裁剪出来，然后缩放到统一大小。 （2）灰度归一化：彩色图像转换为灰度图像。...（3）平滑处理：也叫做“模糊处理”， 为了降噪和图像不失真，本系统采用高斯平滑。 （4）灰度均衡：采用直方图均衡，可以减小不同人脸图像的亮度差别，提高图像对比度。
face_locations 2.2.3 face_landmarks 2.2.4 face_encodings 2.2.5 compare_faces 2.2.6 获取摄像头的图像信息 3 实现人脸识别的监控系统...3.1 人脸识别监控系统 3.2 眨眼活体检测 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 摄像头调用 脸部图像识别和处理 活体检测 多线程的应用 定时器的调用 2 人脸识别的基本过程 人脸的 68 个基本特征点位置以及顺序...waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): cv2.imwrite('out.jpg', frame) break cap.release() 3 实现人脸识别的监控系统...整理人脸识别监控系统主要功能： 打开摄像头读取图像 ok 与已知人物头像进行对比，识别哪些是已知人员，哪些是未知人员 ok 在摄像头图像上直接标注对比结果 ok 记录每次对比的结果,并将未知人员的图像进行保存...活体检测 3.1 人脸识别监控系统 # -*-coding:GBK -*- import face_recognition import os import cv2 from PIL import Image
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 前言 开发人脸识别系统，人脸数据集是必须的...所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍，为我们之后开发人脸识别系统做好准备。...公开人脸数据集 公开的人脸数据集有很多，本中我们就介绍几个比较常用的人脸数据集。...该项目可以分为两个阶段，第一阶段是人脸图片的获取和简单的清洗，第二阶段是人脸图片的高级清洗和标注人脸信息。人脸信息的标注和清洗使用到了百度的人脸识别服务。...删除没有人脸或者过多人脸图片的关键代码片段如下。
本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图： ?...案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程，使用OpenCV模块中的LBPH（LOCAL BINARY PATTERNS...HISTOGRAMS）人脸识别器算法（cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现），训练生成“.yml”后缀的模型文件。...人脸识别的过程也非常简单，通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件，实现人脸识别。 示例代码如下所示：
Show_Menu() { cout << "*********************************************" << endl; cout << "*************欢迎进入酒店管理系统...************" << endl; cout << "***************0.退出管理系统****************" << endl; cout << "**********...*****************************" << endl; cout << endl; } void WorkerManager::exitSystem() { cout << "系统退出
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