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使用人脸识别的打卡程序

公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制，疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下，疫情有一两个月就结束了，使用的第三方的人脸打卡程序。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序，这个重任当然就落到了我们开发部上，虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。我们先看下演示视频，分别演示了初始化人脸照片、正常人脸打卡、非本人打卡被拒的效果： http://mpvideo.qpic.cn/0bf2vuaaiaaasyaend74hfpfblodaswqabaa.f10002 ，建设基础照片人只有一个需要识别的人脸。通过上面的教程，我们可以进行一下扩展利用人脸识别的技术。

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Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

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：

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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

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人脸识别 | Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别-附源码

好了，跑偏了，今天康哥总结了AV、不，AI的新的技术点【人脸识别】，上几期的图像识别、语音识别、车牌识别、网络爬虫没来得及看的同学，请点击这里。《Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能》《Java 实现 AI人工智能技术 - 网络爬虫功》《使用 Java 实现AI人工智能技术-图像识别功能》需求：登录使用人脸识别登录用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。技术流程：人脸图像采集及检测人脸图像预处理人脸图像特征提取匹配与识别识别算法：基于人脸特征点的识别算法（Feature-based 优化的形变统计校正理论独创的实时特征识别理论开发步骤： 1：首先开通百度云-AI-功能账号，并创建应用，如下图 ?

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Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)—训练人脸识别模型

目录案例引入本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()，为了方便小伙伴们读懂之后的代码，在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例第一步：采集人脸数据，网络上有许多案例Demo，不再赘述，代码如下： import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier('C:/Users/Administrator

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java和vue学生定位打卡小程序人脸识别打卡系统源码网站学生考勤系统

简介学生在规定的地点范围内进行人脸识别打卡小程序，也可以进行请假，教师在小程序端发布要上的课程以及定位教室和指定范围内可以打卡。同时还展示学生的考勤信息。管理员进行教师学生管理，采集人脸信息，分配课程等。演示视频：小程序学生和老师https://www.bilibili.com/video/BV1bd4y1g7bh/? =2&vd_source=fa4ffd66538a5ca679a754398a6fdb5f技术：小程序(学生端，教师端)+vue（管理员）+springboot+myibats+pagehelper+人脸识别与采集 +定位角色：管理员+教师+学生功能：学生（微信小程序）1 考勤：根据课程名称和日期查询2 打卡：自动定位，实时刷新学生的位置，学生需要在课前的前20分钟内进入教师规定的范围，此时，小程序自动弹出人脸识别的摄像头自动匹配识别专业管理：分页，编辑，添加，删除，根据专业名称查询；3 教师管理：分页，编辑，添加，删除，根据编号和姓名查询，初始化密码；4 学生管理：分页，编辑，添加，删除，根据学号和姓名查询，初始化密码；5 采集学生人脸数据

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如何利用AI识别口罩下的人脸？

当前，市面上有很多人脸图像数据集，主要用于训练人脸检测算法。我们可以采用这样的数据集，在人脸上绘制口罩——于是我们就有了图像对。 ? 我们尝试了两个数据集。这个数据集非常适合我们的情况，因为它包含的图像主要都是人脸。这个网络具有泛化能力，并且似乎可以很好地识别情绪，从而生成微笑或悲伤的面孔。另一方面，这里当然也有改进的空间。我们期望这可以添加有关人脸及其特征的更多信息，以帮助 U-net 的上采样部分进行人脸修复。 neuronuggets-cut-and-paste-in-deep-learning-a296d3e7e876 原文链接： https://www.strv.com/blog/mask2face-how-we-built-ai-that-shows-face-beneath-mask-engineering

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Java + opencv 实现人脸识别，图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

、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。

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基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

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）。

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人脸识别

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。

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人脸识别

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:

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图片识别，人脸识别，植物识别，花卉识别，签到小程序，借助百度AI智能识别功能实现图片识别，人脸识别小程序

一，人脸签到效果图我们做人脸识别签到，其实就是要拿识别的人脸和数据库里的人脸对比，相识度大于一定的值，就可以判定成功。 2-3，创建人脸识别应用我们这里主要使用的是百度的人脸对比功能，就是事先把要识别人的照片存到百度数据库，然后打卡时，让对应的人拍好照，和数据库里存的人脸图片进行对比，相似度达到一定数值，比如90%相似度三，接入人脸识别 3-1，官方文档我们在自己的小程序里接入人脸识别，就必须去看百度官方的技术文档。文档地址：https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/Lk37c1tpf 我们这里主要就看这个人脸对比文档。官方文档里并没有给出小程序里如何调用的代码。 3-3，查看人脸库我们进入百度的控制台，找到如下的类目然后点开用户123，就可以看到他注册的人脸照片。四，人脸比对我们上面注册好人脸以后，接下来就可以使用人脸打卡功能了。

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人脸图像识别（python人脸识别技术）

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，以及所在系等等学生在进入公寓时需要进行人脸识别，机器会进行识别。系统有两种识别方式，一是识别人像，二是进行刷卡，刷卡会将自己的信息读取，会与数据库的信息对比，也是一种识别的方式。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。

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Android人脸识别之识别人脸特征

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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AI赋能，人脸识别技术应用的发展

随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。随着人工智能技术的不断发展，传统出租车行业正在得到AI技术的赋能，在智能出行的道路上快速前行。9月末，人工智能行业领军者之一百度在深圳举办了一场以人脸识别为主题的发布会。并且，百度大脑强大的AI识别投诉机制，在问题发生的第一时间就能传递到平台方和手机APP预警，并且在车内的车载终端播报语音提醒，确保司机的危险行为都会有AI时刻监管，从某种意义上，实现了真正的安全出行。 AI加教育是很早以前就兴起的话题，就便捷性而言，新型教育优势是非常名显的，例如：一所知名大学2019级新生通过“刷脸”就能瞬间完成报到程序，系统是这所学校的学生研发的，学生对着摄像头，人脸识别系统就开始进行比对抛却隐私问题，以及学生的心情感受问题，AI+教育中人脸识别技术的应用结果显而易见，无疑是非常成功的，可以帮助老师每时每刻精准识别学生的动态，例如：是否在认真听课、是否在开小差、是否在打瞌睡等等等等。

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高级AI：使用Siamese网络进行人脸识别

通常在图像识别中我们会采用深度卷积神经网络，但这篇文章所谈及的Siamese网络并没有采用，它是如何做的呢？这是一篇翻译的文章，原文链接：https://medium.com/swlh/advance-ai-face-recognition-using-siamese-networks-219ee1a85cd5 比如，假设我们想为公司建立一个人脸识别模型，大约有500人。如果从零开始使用卷积神经网络（CNN）构建人脸识别模型，那么我们需要所有这500人的许多图像来训练网络，以获得良好的准确性。 Siamese网络不仅用于人脸识别，还广泛用于没有很多数据点，以及需要学习两个输入之间的相似性的任务中。Siamese网络的应用包括签名验证、类似问题检索，对象跟踪等。使用Siamese网络进行人脸识别我们将通过构建人脸识别模型来创建Siamese网络。网络的目标是了解两张面孔是相似还是不同。

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树莓派人脸识别实际应用：人脸识别门禁

在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别，我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置，人脸识别功能也测试成功了，现在我们做一个小小的案例来实际应用一下，我们想树莓派人脸识别成功后，发送蓝牙串口数据给 import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别 : f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸 f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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LBPH人脸识别

cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值，如果大于该阈值，那么没有识别到任何目标对象 ) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像注意：置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离

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python人脸识别

目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别 /trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[: (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别

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人脸识别demo

process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。代码部分效果识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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PCA人脸识别

,cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()#人脸识别 predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 19228.277485215305 算法：PCA人脸识别是将高维的人脸数据处理为低维数据后（降维），再进行数据分析和处理，获取识别结果。 num_components[, threshold]]) num_components表示保留的分量个数，通常情况下，保留的分量个数为80 threshold表示在预测时所使用的阈值，如果大于该阈值，那么没有识别到任何目标对象

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