包括：haarcascade_eye.xml、haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml、haarcascade_frontalcatface.xml、haarcascade_fullbody.xml、haarcascade_lefteye_2splits.xml、haarcascade_lowerbody.xml、haarcascade_profileface.xml、haarcascade_smile.xml、haarcascade_upperbody.xml等

毕业设计基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测系统源码+使用说明.zip已获导师指导并通过的高分项目。 毕业设计基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测系统源码+使用说明.zip已获导师指导并通过的高分项目。 毕业设计基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测系统源码+使用说明.zip已获导师指导并通过的高分项目。 毕业设计基于Haar特征与AdaBo ======================================== 训练样本： MIT人脸数据库 样本尺寸：20*20px 样本个数：5971个样本，其中人脸样本为2429个 faces文件夹 包含人脸样本 nonfaces文件夹 包含非人脸样本 ======================================== 测试样本： 加州理工大学 人脸数据库 样本尺寸：896*592px 包含450个样本 faces_test文件夹 （程序剔除了部分非人脸样本，实际检测样本数约为440个） ========================================

Haar分类器结合keras-facenet算法实现人脸检测分割及人脸识别考勤系统完整源码+项目说明.zip 【模式识别-人脸识别考勤系统】 利用Haar分类器完成人脸检测、分割；利用FaceNet网络完成人脸识别。 【依赖库】 opencv-python numpy keras-facenet（见 https://pypi.org/project/keras-facenet/ ） Keras TensorFlow 其中，keras-facenet需要下载预训练模型置于~/.keras-facenet目录下，如果你获得的版本在model/目录下没有带该模型，请自行到该库的GitHub仓库页下载，或在第一次调用该库时也会自动下载。 【使用face_manager.py可以进行人脸的录入，注意录入姓名时，之间不要用空格分隔】 【使用main.py可以进行人脸考勤主操作】 准确率达到93.2% 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。

二维码