用python3实现基于深度学习的AI人脸识别系统，脚本可以直接运行（包括源码文件、数据文件） 用到技术：Flask + OpenCV-Python + Keras + Sklearn 压缩包中包括：照片样本采集源码、深度学习和训练源码、人脸识别相关源码、Flask实现人脸识别接口等。 通过浏览器上传图片，或者打开摄像头即可识别。

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

Python使用技巧，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。经测试可运行。 详细介绍了一些Python框架的各种功能和模块，以及如何使用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手JPython并掌握其高级特性。

主要为大家详细介绍了python实现人脸识别经典算法，特征脸法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

开发软件：Idea + Mysql + AndroidStudio + 安卓手机 开发技术：Springboot + 原生Android + 百度智能云台人脸搜索接口 基于安卓开发一个学生人脸识别课程考勤签到系统，主要是给学校老师方便统计自己上课的考勤情况。老师可以注册自己的账号，web端登录后可以添加和管理学生信息，学生信息里面包括了学生的人脸图像，添加的时候人脸照片会同步上传到百度智能云平台的人脸库，老师可以查询自己课程的考勤签到记录，也可以查询某个学生的签到记录；安卓端采用studio开发，手机端老师登录后可以选择自己的课程安排上课时间和地点，当上课的时候可以拿出手机拍摄学生的脸部图像，然后将学生人脸图像传给服务器端，服务器利用学生人脸数据提交给百度云的人脸搜索识别接口查询在学生人脸库里面是否存在，如果查询成功就可以登记该学生的考勤签到记录。 web端登录地址：http://localhost:8080/login.html 老师账号密码：TH001/123456

基于 OpenCV + Python 的人脸识别上课签到系统，实现的功能： 1. 班级同学人脸图像的采集，得到人脸数据库 2. 人脸识别模型的训练 3. 刷脸识别签到，查看签到结果 4. 编写简单的用户界面

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

基于python神经卷积网络的人脸识别

Python实现基于人脸识别的上课考勤系统源码+项目介绍 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1）录入端负责数据导入， 2）管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3）监控端负责人脸识别以及签到功能。

基于spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目，包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点