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 ## 人脸识别部分 faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame) encodes_cur_frame = face_recognition.face_distance(encode_list_known, encodeFace) name = "unknown" ##未知人脸识别为 = 'unknown'): ##签到判断：是否为已经识别人脸 buttonReply = QMessageBox.question ，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
基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务
基于Python的人脸识别考勤监控 python GUI集成考勤系统，使用人脸识别进行考勤。 在这个python项目中，我制作了一个考勤系统，该系统使用人脸识别技术进行考勤。 使用的技术： 1） tkinter用于整个GUI 2） 用于拍摄图像和人脸识别的OpenCV（cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create（）） 3） CSV、Numpy、Pandas 4） 每天为考勤创建一个新的CSV文件，并用正确的日期和时间标记考勤。 5） 在主屏幕上以表格格式显示当天的实时考勤更新，包括Id、名称、日期和时间。
进行人脸签到： [在这里插入图片描述] 在签到完成之后，系统会普配到使用者的姓名，同时将会以语音播报的方式将信息播报出来，以是提示使用者签到已完成了 签到信息的可视化 [在这里插入图片描述] 总结：简单介绍就到这里了
Step2：看看项目的目录结构如下 Step3：看看训练数据 Step4：看看测试数据 Step5：看看模型计算出来的考勤数据 打开后如下图所示： Step6：两个核心的py文件解析 KNN_Recognition_easy.py 通过模型去统计考勤的py文件。
前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计，系统实现功能： 1.人员人脸识别并完成签到/签退 2.考勤时间计算 3.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 # 人脸识别部分 faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame) encodes_cur_frame = face_recognition.face_distance(encode_list_known, encodeFace) name = "unknown" #未知人脸识别为 = 'unknown'): #签到判断：是否为已经识别人脸 buttonReply = QMessageBox.question( ，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 1.加入TensorFlow深度学习，提高系统人脸识别安全性与准确性
5.人脸识别行业前景预测 6.课堂考勤常用手段分析 7.人脸识别考勤的技术手段分析 三．主要参考文献及出处 项目实施方案及实施计划 一． 研究基于人脸识别的课堂考勤系统,借助信息技术,以人脸识别为手段,彻底摒弃传统课堂考勤中人工统计管理的落后方式,克服不规范的考勤行为,解决学校以往考勤管理工作中出现的问题,为学校的考勤制度实施提供科学的依据 4）人脸识别考勤 随着科技的发展，出现了一种新的考勤方式，即生物识别考勤。它是通过计算机，利用人的生理特性进行考勤，包括人脸识别考勤、虹膜考勤、指纹考勤等。通过利用人身体的部位特征来实现信息的登记。 在众多的生物识别考勤系统当中，最能体现考勤本身实际意义的应该是基于人脸识别考勤方式。与传统人工考勤方式和卡式考勤系统相比，人脸识别考勤系统基于人的生理特征，验证具有唯一性，并且实用性更好。 7.人脸识别考勤的技术手段分析 人脸考勤主要有三种应用形式： 1）移动考勤：将考勤服务内置于手机或pad的APP中，无需单独购买摄像头、抓拍机，以较低的成本实现刷脸考勤。
Step2：项目目录结构如下 Step3：训练数据 Step4：测试数据 Step5：模型计算出来的考勤数据 打开后如下图所示： Step6：两个核心的py文件解析 KNN_Recognition_easy.py 通过模型去统计考勤的py文件。
人脸识别考勤打卡。新增角色：部长（管理员指定部长） ，由部长对自己部门的员工进行分组，然后按分组进行排班，比如：张三李四属于早班组，部长可以对所有人所有组进行按月的批量排班。 对所有人所有组进行按月的批量排班，取消某人某天的排班；8.批量排班后的总日历查看：某月日历直观查看所有人的排班情况；9.个人中心的功能和普通员工一样管理员新增功能：设置部门负责人（部长）部分截图图片图片图片图片java实现企业排班考勤管理系统项目源码设计与实现 （一）链接java基于springboot的人脸识别企业排班考勤系统之人脸识别模块的设计和实现链接
之前的人脸识别考勤系统，已经依靠ｆａｃｅ＋＋和ｏｐｅｎｃｖ基本完成了功能初步测试。 最后调试下的情况是： 第一版本发布在github上: 文件夹是face++人脸识别考勤机 ,具体进展可以看看readme文件 https://github.com/luyishisi/The_python_code.git 从而反复进行拍摄命令，获取的每一张图片均调用ｏｐｅｎｃｖ进行人脸识别判定，如果有人脸则暂停进程，发出语音沟通，再次拍照进行二次识别。 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 人脸识别考勤系统－第二版本研发手札 Related posts: 人脸识别考勤机开发计划 学习—用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象 ++人脸识别与人脸库匹配python实现笔记一
普通的身份识别方式并不能有效保证信息安全。生物识别技术以其稳定性、独特性和高效性逐渐成为人们广泛关注和研究的对象。常见的生物识别技术有很多，比如虹膜、指纹、人脸等。其中，人脸识别技术正逐渐走向成熟。 这一发展使得利用人脸识别技术进行身份识别和认证成为一种新的识别发展趋势。此前，人脸识别技术的应用主要应用于安防、金融等领域，而现在人脸识别技术无处不在。 1.4 课堂考勤设计 （1） 考勤系统功能介绍 当前的人脸考勤识别系统主要分为两大部分: 1. 人脸的识别对比 2.考勤软件界面设计与逻辑处理。 以前高校考勤都是老师点名实现记录的，这样比较浪费课堂时间，有了这套支持人脸识别的系统，学生路过的时候就直接进行考勤签到，非常方便，也不需要学生进行拿笔进行纸质签到，提高了整体的课堂效率。 ，如果添加成功会有弹窗进行提示，添加的学生信息存放在数据库里保存的，在飞桨的云端数据库里保存了人脸数据；学生信息添加成功之后，在学生管理页面就可以看到添加的学生信息，然后就能正常的考勤识别了。
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。 ，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。 根据学院名称、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 寝室考勤管理：分页，添加，编辑，删除，查询。 寝室考勤管理：分页，添加，编辑，删除，查询。 登录、退出、修改密码、查看个人资料部分截图 图片图片
在办公场所的大门口部署人脸识别测温一体机应用 系统可有效区分员工、访客、陌生人，对人员进行分类管理。 访客来访，可以通过线上的访客来访进行预约登记，填写个人信息及人脸信息，来访时即可刷脸通行，测量体温。 陌生人进出办公场所的大门口，在终端设备识别范围，即可实时识别，预警提醒安保人员及时处理。 在办公室门口部署人脸识别测温一体机应用 员工可以通过该系统终端设备进行人脸识别考勤打卡，实现无接触考勤，可以避免员工忘记考勤，让他人代替考勤等考勤作弊的现象发生。 在会议室门口部署人脸识别测温一体机应用 开会人员可通过线上预约会议室，确定会议室使用人数，参加会议的人员就可以通过人脸识别确认，刷脸快速通行，便于出入会议室。 在办公场所应用人脸识别测温一体机，不但可以提高员工上班考勤测温的效率，还可以实现办公场景智能化应用，助力传统行业加速转型升级。想要了解更多关于不同场景的智慧解决方案吗？搜索关注“畅视智能”进行了解。
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ? 按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0 ，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile(); // 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似） String basePicPath while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别 ： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像 该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在 minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别技术的应用和发展 python人脸识别 导入库 实现代码 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对 不过肯定的一点是，你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据，人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。 人脸识别技术的应用和发展 谈到应用，我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁，目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器，我记得首先是收集了我们学生们的照片，应该是存入数据库的，我们学生的信息，包括学号，以及所在系等等 目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融等等。人脸识别目前面临着一个难题是，对于明亮可能有点要求，像黑暗的环境就比较困难，还有面部本身黑色的人也可能会有误差。 我们可以有这个思路，这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。 流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的，代码如下： //人脸识别线程 class FRAbsLoop
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