基于python的人脸识别考勤管理系统开题报告.doc

开发环境： Pycharm + Python3.6 + 卷积神经网络算法 基于人脸表面特征的疲劳检测，主要分为三个部分，打哈欠、眨眼、点头。本实验从人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据入手，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度，分析驾驶员是否疲劳驾驶和及时作出安全提示。 视觉疲劳检测原理：因为人在疲倦时大概会产生两种状态： 眨眼：正常人的眼睛每分钟大约要眨动10-15次，每次眨眼大概0.2-0.4秒，如果疲倦时眨眼次数会增多，速度也会变慢。打哈欠：此时嘴会长大而且会保持一定的状态。因此检测人是否疲劳可以从眼睛的开合度，眨眼频率，以及嘴巴张合程度来判断一个人是否疲劳。 检测工具 dlib ：一个很经典的用于图像处理的开源库，shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸68个关键点检测的dat模型库，使用这个模型库可以很方便地进行人脸检测，并进行简单的应用。 眨眼计算原理： （1） 计算眼睛的宽高比 基本原理：计算 眼睛长宽比 Eye Aspect Ratio，EAR.当人眼睁开时，EAR

人脸识别登录微信小程序 本示例程序实现了，添加用户、删除用户、用户列表、和用户登录功能。 服务端： 建议使用流程 人脸识别登录建议流程： 用户登录 用户设置开启人脸登录，开启时需要绑定微信openid，因为如果不绑定微信openid可能出现用图片非法登录，绑定openid后意味着用户需要先登录微信再人脸识别登录小程序，这样安全度比较高。 登录界面给出两个登录选项，人脸登录或用户名密码，如果使用人脸识别，服务端需要判断openid是否是绑定的用户微信openid，切已经开启人脸登录(可以是后台管理功能也可以是用户自己控制)。 微信小程序demo

用matlab语言实现人脸识别的模板匹配算法，可直接运行

代码是调用开源SDk的FaceCore关键代码。附件中有详细的接口调用说明 FaceCore人脸识别开放平台 （SERVICE INTERFACE PLATFORM）是基于人脸检测、比对核心业务技术的服务平台。平台可为外部合作伙伴提供基于高精度人脸识别技术为基础的相关服务，例如Api、人脸识别、数据安全等。作为人脸识别的重要开发途径，FaceCore平台将推动各行各业定制、创新、进化，并最终促成新商业文明生态圈的建立。我们的使命是把人脸识别技术、规范等一系列核心技术基础服务，像水、电、煤一样输送给所有需要的合作伙伴、开发者、社区媒体、安全机构和各行各业。帮助社会各界通过使用此平台获得更丰厚的商业价值。 服务器测试接口： /api/hello/ 服务器测试接口，返回服务器当前时间。 人脸比对、识别接口： /api/facecompare/ 根据参数FaceFeature1，FaceFeature2获取两个人脸的相似度。 /api/facedetectcount/ 根据参数FaceImage，获取图像中的人脸数量。 /api/facedetect/ 根据参数FaceImage，获取图像中的人脸、眼睛位置和特征。 /api/urlfacedetect/ 根据参数Url，获取图像中的人脸、眼睛位置和特征。 人脸存储管理接口： /api/personface/similar/ Method：POST；根据参数Feature人脸特征，返回appkey存储的全部人脸相似度。 /api/personface/getall/ Method：GET；返回appkey存储的全部人脸。 /api/personface/{id} Method：GET；返回指定id人脸详细信息。 /api/personface/ Method：POST；添加一个人脸信息。 /api/personface/ Method：PUT；修改一个人脸信息。 /api/personface/{id} Method：DELETE；删除一个人脸信息。

项目直接可以用vs2013及以上版本打开。代码中有说明，输入自己的apiKey及secretKey即可使用。

讯飞人脸识别的eclipse版 只要去官网注册 创建应用 得到自己的appid 将代码中的appid改为你的即可使用

虹软ArcSoft 人脸识别AndroidDemo中有一个Lib通过公网始终无法下载，替换进去就好了。 依赖替换为 implementation files('libs/android-extend-1.0.5.aar')。 依赖库com.guo.android_extend

压缩后4.1G数据，用了留好评啊！ CASIA WebFace 完整数据集，内含1万个人， 50万张照片。 是人脸识别的最主流数据集。 百度网盘链接

编译版本：opencv-4.8.0 +opencv_contrib-4.8.0 编译环境：windows 10， vs2022 下 x64平台debug、release 编译内容：opencv4.8.0版本下所有模块（所有依赖库），包括人脸识别等机器学习 说明： 1. 本资源由本人查阅资料，搭建环境，下载github源码，及相应依赖库环境，并做了完整模块合并cmake windows x64 平台下编译。 2.由于官方下载安装的库环境中不带opencv_contrib 模块，需要自己合并模块编译，否则无法使用face等模块，给使用opencv带来不便 3.为此特意将编译好的库文件分享给大家，以方便opencv的学习和使用。 4.有其他疑问也可以联系我处理。 5.亲测可用！ 6.此编译版本由GitHub上开源代码进行编译，仅提供个人学习的参考，如需使用其他用途请遵循opencv相应的规则。