基于人脸识别的门禁系统设计与实现并附上代码以及数据库

时间: 2023-08-06 08:03:27 浏览: 22
好的,下面是一个基于人脸识别的门禁系统的设计与实现,并附上代码以及数据库: 1. 硬件设备:需要使用一台摄像头和一台门禁控制器。 2. 软件环境:需要安装OpenCV、Python、Dlib等相关软件。 3. 数据库设计:需要设计一个数据库存储人员信息,包括姓名、照片、权限等信息。 以下是数据库的设计: ``` CREATE TABLE `employee` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) NOT NULL, `photo` varchar(255) NOT NULL, `permission` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8; ``` 4. 代码实现:我们需要实现以下功能: - 采集人脸信息:使用摄像头采集人脸信息,存储到数据库中。 - 人脸识别:使用OpenCV和Dlib进行人脸检测和人脸识别,判断是否为已知人员。 - 权限控制:根据人员权限和当前时间,判断是否可以进入。 - 记录日志:记录每个人员的进出时间和门禁状态。 以下是Python代码实现: ```python import cv2 import dlib import numpy as np import pymysql import time # 连接数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='face_recognition') cursor = conn.cursor() # 加载人脸检测器和识别器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') facerec = dlib.face_recognition_model_v1('dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat') # 读取数据库中的人脸信息 cursor.execute('SELECT * FROM employee') rows = cursor.fetchall() known_face_encodings = [] known_face_names = [] for row in rows: name = row[1] photo_path = row[2] permission = row[3] # 读取人脸照片,并进行编码 img = cv2.imread(photo_path) face_locations = detector(img, 1) face_encodings = facerec.compute_face_descriptor(img, face_locations[0]) known_face_encodings.append(face_encodings) known_face_names.append(name) # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 循环处理每一帧图像 while True: ret, img = cap.read() if ret == False: break # 人脸检测 face_locations = detector(img, 1) if len(face_locations) > 0: # 人脸识别 face_encodings = facerec.compute_face_descriptor(img, face_locations[0]) face_distances = np.linalg.norm(known_face_encodings - face_encodings, axis=1) min_index = np.argmin(face_distances) if face_distances[min_index] < 0.6: name = known_face_names[min_index] permission = rows[min_index][3] # 权限控制 if permission == 0: access = False else: current_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime()) if permission == 1 or permission == 2: access = True else: cursor.execute('SELECT * FROM access_log WHERE name=%s AND access_time>%s', [name, current_time]) rows = cursor.fetchall() if len(rows) > 0: access = False else: access = True # 记录日志 cursor.execute('INSERT INTO access_log(name, access_time, access) VALUES(%s, %s, %s)', [name, current_time, access]) conn.commit() # 显示人员姓名和门禁状态 cv2.putText(img, name, (face_locations[0].left, face_locations[0].top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2) if access: cv2.putText(img, 'Access Allowed', (face_locations[0].left, face_locations[0].bottom + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 2) else: cv2.putText(img, 'Access Denied', (face_locations[0].left, face_locations[0].bottom + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Face Recognition', img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 关闭摄像头和数据库连接 cap.release() cv2.destroyAllWindows() cursor.close() conn.close() ``` 以上是一个基于人脸识别的门禁系统的设计与实现,具体实现可以根据实际需求进行调整。

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人脸识别门禁系统主要分为以下几个步骤: 1. 采集人脸数据:使用摄像头采集人脸数据,包括正面、侧面、斜视等角度的照片,并将这些数据存储在数据库中。 2. 人脸识别:使用OpenCV库中的人脸识别算法对人脸进行识别,判断是否为已经存储在数据库中的人脸数据。 3. 控制门禁:如果人脸识别结果是已经授权的用户,则开启门禁通过;否则,门禁保持关闭状态。 以下是一个基于Python和OpenCV的人脸识别门禁系统的设计和实现: 1. 安装OpenCV库:使用pip命令安装OpenCV库,命令为:pip install opencv-python。 2. 收集人脸数据:使用摄像头采集人脸数据。可以使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture函数来获取摄像头捕获的视频流,使用cv2.imshow函数显示视频流。可以使用cv2.CascadeClassifier函数来检测人脸,并使用cv2.rectangle函数在图像上标记出人脸位置,然后使用cv2.imwrite函数保存人脸图像。 3. 创建人脸数据库:使用Python中的sqlite3库创建一个sqlite3数据库,用于存储已经采集到的人脸数据。可以使用sqlite3库中的execute函数执行SQL语句来创建数据库表格。 4. 人脸识别:使用OpenCV库中的人脸识别算法进行人脸识别。可以使用cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create函数创建一个LBPH人脸识别器,并使用train函数训练识别器。在识别过程中,可以使用detectMultiScale函数检测人脸,并使用predict函数对人脸进行识别。 5. 控制门禁:如果人脸识别结果是已经授权的用户,则开启门禁通过;否则,门禁保持关闭状态。 代码示例: python import cv2 import sqlite3 # 定义摄像头编号 camera_port = 0 # 定义人脸检测器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 定义LBPH人脸识别器 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # 创建人脸数据库 def create_database(): conn = sqlite3.connect('face.db') c = conn.cursor() c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS faces (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT NOT NULL, image BLOB NOT NULL)''') conn.commit() conn.close() # 添加人脸数据到数据库 def add_face(name, image): conn = sqlite3.connect('face.db') c = conn.cursor() c.execute("INSERT INTO faces (name, image) VALUES (?, ?)", (name, image)) conn.commit() conn.close() # 从数据库中获取人脸数据 def get_faces(): conn = sqlite3.connect('face.db') c = conn.cursor() c.execute("SELECT * FROM faces") rows = c.fetchall() conn.close() return rows # 训练人脸识别器 def train_recognizer(faces): images = [] labels = [] for id, name, image in faces: # 转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_GRAYSCALE), cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: # 裁剪人脸图像 face = gray_image[y:y+h, x:x+w] # 添加到训练集中 images.append(face) labels.append(id) # 训练识别器 recognizer.train(images, np.array(labels)) # 人脸识别 def recognize_face(): # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(camera_port) while True: # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() # 转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: # 裁剪人脸图像 face = gray_image[y:y+h, x:x+w] # 进行识别 id, confidence = recognizer.predict(face) # 如果置信度小于50,则认为识别成功 if confidence < 50: # 获取数据库中对应的人脸数据 conn = sqlite3.connect('face.db') c = conn.cursor() c.execute("SELECT * FROM faces WHERE id=?", (id,)) row = c.fetchone() conn.close() # 显示识别结果 cv2.putText(frame, row[1], (x, y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 控制门禁 open_door() else: # 显示识别失败的结果 cv2.putText(frame, 'Unknown', (x, y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Face Recognition', frame) # 等待按键操作 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头 cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 控制门禁 def open_door(): pass # 主函数 if __name__ == '__main__': create_database() # 添加人脸数据到数据库 add_face('Tom', cv2.imencode('.jpg', cv2.imread('tom.jpg'))[1].tostring()) add_face('Jerry', cv2.imencode('.jpg', cv2.imread('jerry.jpg'))[1].tostring()) # 获取人脸数据 faces = get_faces() # 训练识别器 train_recognizer(faces) # 开始人脸识别 recognize_face() 在上面的代码示例中,我们首先创建了一个sqlite3数据库,用于存储人脸数据。然后,我们使用摄像头采集人脸数据,并将人脸数据添加到数据库中。接着,我们获取人脸数据,并使用训练数据训练了一个LBPH人脸识别器。最后,我们使用摄像头进行人脸识别,如果识别成功则开启门禁通过。
人脸识别门禁系统是一种基于人脸识别技术的智能门禁系统,其可通过对人脸进行采集、识别和比对,实现对门禁的控制和管理。本文将详细阐述基于python+openCV+dlib+mysql的人脸识别门禁系统的设计与实现。 一、技术选型 本系统主要采用以下技术: 1. Python:作为主要编程语言,用于实现整个系统的逻辑控制和算法设计。 2. OpenCV:作为图像处理库,用于实现人脸检测、特征提取和人脸识别等核心功能。 3. Dlib:作为人脸识别库,用于实现人脸特征点检测和人脸识别等功能。 4. MySQL:作为数据库系统,用于存储人脸特征和相关信息。 二、系统设计 本系统主要包括以下功能模块: 1. 人脸采集模块:用于采集用户的人脸图像,并将其存储到本地或远程数据库中。 2. 人脸检测模块:用于检测人脸区域,提取人脸特征,并将其存储到数据库中。 3. 人脸识别模块:用于识别用户的人脸特征,并与数据库中的人脸特征进行比对,以确定用户身份。 4. 门禁控制模块:根据用户身份结果,控制门禁的开关。 5. 数据库管理模块:用于管理数据库中的人脸特征和相关信息。 三、系统实现 1. 人脸采集模块 人脸采集模块主要是通过摄像头对用户的人脸进行拍摄和保存。代码如下: python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow("capture", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #按q键退出 cv2.imwrite("face.jpg", frame) #保存人脸图像 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 2. 人脸检测模块 人脸检测模块主要是通过OpenCV中的CascadeClassifier类进行人脸检测,再通过Dlib中的shape_predictor类进行人脸特征点检测和特征提取。代码如下: python import cv2 import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() #人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") #特征点检测器 img = cv2.imread("face.jpg") #读取人脸图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 faces = detector(gray, 0) #检测人脸 for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) #检测特征点 for n in range(68): x = landmarks.part(n).x y = landmarks.part(n).y cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1) #绘制特征点 cv2.imshow("face", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 3. 人脸识别模块 人脸识别模块主要是通过Dlib中的face_recognition类进行人脸特征提取和比对。代码如下: python import face_recognition known_image = face_recognition.load_image_file("known_face.jpg") #读取已知的人脸图像 unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown_face.jpg") #读取待识别的人脸图像 known_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] #提取已知人脸的特征 unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0] #提取待识别人脸的特征 results = face_recognition.compare_faces([known_encoding], unknown_encoding) #比对人脸特征 if results[0]: print("Match") else: print("No match") 4. 门禁控制模块 门禁控制模块主要是通过GPIO控制门禁的开关。代码如下: python import RPi.GPIO as GPIO import time GPIO.setmode(GPIO.BOARD) GPIO.setup(11, GPIO.OUT) GPIO.output(11, GPIO.HIGH) #开门 time.sleep(5) #等待5秒 GPIO.output(11, GPIO.LOW) #关门 GPIO.cleanup() #清理GPIO资源 5. 数据库管理模块 数据库管理模块主要是通过MySQLdb模块实现对MySQL数据库的连接和操作,包括新建数据库、新建表、插入数据、查询数据等。代码如下: python import MySQLdb #连接数据库 conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="123456", db="test", charset="utf8") #新建表 cursor = conn.cursor() sql = "CREATE TABLE face (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(50) NOT NULL, encoding text NOT NULL, PRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;" cursor.execute(sql) #插入数据 name = "张三" encoding = "0.1,0.2,0.3,0.4" sql = "INSERT INTO face (name, encoding) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, (name, encoding)) conn.commit() #查询数据 sql = "SELECT * FROM face WHERE name=%s" cursor.execute(sql, (name,)) result = cursor.fetchone() print(result) cursor.close() conn.close() 四、总结 本文主要介绍了基于python+openCV+dlib+mysql的人脸识别门禁系统的设计与实现。该系统主要采用了Python作为主要编程语言,OpenCV、Dlib作为图像处理和人脸识别库,MySQL作为数据库系统。通过对这些技术的应用,实现了人脸采集、检测、识别和门禁控制等核心功能。该系统可以应用于各类场景的门禁控制和身份验证,具有较高的实用价值。
人脸识别门禁系统是一种基于人脸识别技术的智能门禁系统,它可以通过识别人脸来控制门禁的开关。随着人工智能和计算机视觉技术的发展,人脸识别门禁系统已经得到广泛应用。以下是国内外研究现状的概述: 国内研究现状: 国内研究机构和企业在人脸识别门禁系统的研究和应用方面已经取得了一定的进展。例如,华为公司已经推出了一款基于人脸识别技术的门禁系统,该系统可以通过识别人脸来实现门禁的开关。 此外,国内的一些高校和科研机构也在开展人脸识别门禁系统的研究。例如,中国科学技术大学开展了一项基于深度学习技术的人脸识别门禁系统的研究,该系统可以实现高精度的人脸识别和快速的门禁开关。 国外研究现状: 国外的一些科研机构和企业在人脸识别门禁系统的研究和应用方面也取得了重要的进展。例如,英国的一家科技公司推出了一款基于人脸识别技术的智能门禁系统,该系统可以通过识别人脸来实现门禁的开关。 另外,美国的一些高校和科研机构也在开展人脸识别门禁系统的研究。例如,麻省理工学院开展了一项基于深度学习技术的人脸识别门禁系统的研究,该系统可以实现高精度的人脸识别和快速的门禁开关。 总体来说,人脸识别门禁系统已经成为一种重要的智能门禁系统,国内外的研究机构和企业在该领域的研究和应用方面都取得了一定的进展。
基于STM32的人脸识别门禁系统源代码主要包括以下几个方面: 1. 人脸识别算法:系统使用先进的人脸识别算法来实现门禁系统中的人脸识别功能。算法的源代码主要包括人脸检测、特征提取和比对等核心算法。通过调用相应的函数和库,可以实现对输入图像进行人脸检测、特征提取和比对等处理。 2. 触摸屏界面代码:门禁系统通常会配备触摸屏界面,方便用户进行操作和设置。触摸屏界面代码主要负责用户界面的设计和交互,包括主界面、设置界面和人脸录入界面等。通过触摸屏界面,用户可以进行人脸录入、人脸比对和设置相关参数等操作。 3. STM32控制代码:STM32单片机是门禁系统的核心控制器。控制代码主要包括对外接硬件设备的控制和通信,如摄像头的控制和数据传输,闸机的控制等。此外,控制代码还负责与人脸识别算法等其他模块之间的数据传递和处理。 4. 数据库代码:门禁系统通常需要使用数据库来存储人脸信息和相关的权限等数据。数据库代码主要负责与数据库的连接和操作,包括人脸信息的录入、查询和删除等。通过与数据库的交互,实现对人脸信息的管理和权限的控制。 总之,基于STM32的人脸识别门禁系统源代码包括人脸识别算法、触摸屏界面代码、STM32控制代码和数据库代码等多个部分,这些代码的编写和整合使得门禁系统能够实现人脸的识别、门禁的控制和权限的管理等功能。
Django是一个基于Python语言的Web开发框架,可以用于实现基于人脸识别的门禁管理系统。 首先,门禁管理系统需要一个用户管理模块,可以通过Django的认证系统来实现用户的注册、登录和权限管理。用户可以通过注册账号并进行身份认证后,才能访问系统的各项功能。 其次,系统需要一个人脸识别模块来实现门禁验证。可以使用Python的OpenCV库和人脸识别算法来实现人脸的采集、训练和识别。系统可以提供一个注册人脸的功能,用户可以通过上传照片或者现场拍摄的方式来注册自己的人脸信息。系统还需提供一个人脸识别的功能,将用户的人脸与已注册的人脸进行比对,如果匹配成功,则允许用户通过门禁。 此外,系统还需要提供一个门禁控制模块,可以通过与硬件设备的交互实现门禁的开关控制。可以通过Django的视图函数来处理前端请求,并通过与门禁控制器的通信实现对门禁的开关控制。 最后,系统还可以提供数据统计和报表分析功能,通过Django的ORM模块来进行数据库操作,对门禁使用情况、人员出入记录等进行数据分析和可视化展示。 总结来说,通过使用Django框架和相关的Python库和算法,可以实现基于人脸识别的门禁管理系统。系统可以包含用户管理、人脸识别、门禁控制和数据统计等功能,提供安全便捷的门禁管理服务。
门禁人脸识别系统是一种基于计算机视觉技术和模式识别算法的系统,旨在通过识别人脸特征来实现门禁控制。 基于Matlab的门禁人脸识别系统设计,可以按照以下步骤进行: 1. 数据集采集:首先需要采集一系列不同的人脸图像作为训练集。可以使用摄像头或者已有的数据集来采集人脸图像,并将其存储为数字图像。 2. 图像预处理:对采集到的人脸图像进行预处理,包括灰度化、直方图均衡化、人脸检测和人脸对齐。这些步骤有助于提高系统对人脸特征的识别准确度。 3. 特征提取:使用Matlab提供的图像处理库,如OpenCV或者DLib,提取人脸图像的特征。常用的特征提取方法包括局部二进制模式(LBP)和主成分分析(PCA)等。 4. 模型训练:利用提取到的人脸特征,使用机器学习算法或深度学习模型,如支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等,进行模型的训练。通过训练,系统可以学习到不同人脸特征的表征,实现人脸识别。 5. 识别和门禁控制:当有人脸图像输入系统时,根据已训练好的模型,系统可以对输入图像进行特征提取和识别。如果输入图像与数据库中的人脸特征匹配成功,则允许门禁打开;否则,拒绝门禁。 6. 系统优化:根据实际使用情况和反馈,对门禁人脸识别系统进行优化。可以通过调整参数、改进算法或增加数据集来提高系统的准确度和稳定性。 基于Matlab的门禁人脸识别系统设计可以提供高效可靠的门禁控制,并可以在不同场景和应用中得到广泛运用。
### 回答1: 基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现需要考虑以下几个方面: 1. 选择合适的第三方库:目前市面上有很多人脸识别的第三方库,如OpenCV、Face++、百度AI等,需要根据实际需求选择合适的库。 2. 设计系统架构:根据需求设计系统的整体架构,包括前端界面、后端服务、数据库等。 3. 数据采集与预处理:采集人脸数据并进行预处理,如去除噪声、对齐、裁剪等。 4. 特征提取与比对:使用第三方库提取人脸特征并进行比对,判断是否为同一个人。 5. 系统优化与性能提升:对系统进行优化,如算法优化、硬件优化等,提升系统性能和用户体验。 总之,基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现需要综合考虑多个方面,才能实现高效、准确、稳定的人脸识别功能。 ### 回答2: 随着人工智能技术的发展,人脸识别技术被广泛应用于生活和工作中,如安防、金融、教育等领域。为了方便开发人员快速实现人脸识别系统,许多第三方库被用于此类系统的设计与实现。 基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现需要考虑以下几个方面: 1. 数据库设计:需要确定人脸识别系统所需要的信息和数据,如人脸图像、人物信息、人脸比对数据等。而且要保障数据的安全性、完整性、一致性及实时性。 2. 人脸检测和人脸识别技术的选择:需要选择适合的第三方库进行开发和集成人脸识别功能。以OpenCV、Face++、百度AI等为例,他们提供了丰富的人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等功能,方便开发人员快速实现人脸识别系统。 3. API接口设计:需要合理、规范地设计人脸识别系统的API接口。API接口的设计应该包括数据格式、数据量、操作方式、返回结果等内容,越简洁明了越易使用。 4. 系统性能和响应速度:这是人脸识别系统设计与实现的重点之一,系统响应速度相对较低的话,用户的使用体验会受到很大影响。因此,需要通过设计缓存、优化数据结构和算法等来提高系统的性能和响应速度。 综上,基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现需要考虑多方面的因素,唯有厘清了这些因素,我们才能做出一个高质量、稳定可靠的人脸识别系统。 ### 回答3: 随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展,人脸识别系统已经成为现代生活中极其普遍的一个应用。在实现人脸识别系统的过程中,有一个很重要的步骤就是选择合适的第三方库。这些库提供了许多技术和算法,可以大大简化系统的设计和实现。 人脸识别系统一般由三个部分组成:人脸检测、人脸特征提取和人脸验证。第三方库的选择要充分考虑这三个方面的需求。以下是一个基于第三方库的人脸识别系统的设计和实现步骤: 1. 选择人脸检测库:人脸检测是人脸识别的第一步,需要能够准确地检测出图像中所有的人脸。目前常见的人脸检测库有OpenCV、Dlib、MTCNN等。在选择人脸检测库时,需要考虑它的准确性、速度和适用场景。 2. 选择人脸特征提取库:人脸特征提取是人脸识别的核心,需要从图像中提取出具有唯一性和鲁棒性的人脸特征。目前常用的人脸特征提取库有FaceNet、DeepFace、InsightFace等。在选择人脸特征提取库时,需要考虑它的准确性、可扩展性和适用场景。 3. 选择人脸验证库:人脸验证是分别从两张人脸图像中提取特征后进行比对,判断这两张图像是否属于同一个人。目前常用的人脸验证库有FaceNet、ArcFace、CosFace等。在选择人脸验证库时,需要考虑它的准确性、速度和适用场景。 4. 系统整合:在选择好以上三个库后,需要将它们整合起来并且进行系统的优化。在整合的过程中,需要注意库之间的兼容性和接口的统一性。 总结:基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现需要仔细考虑库的选择和整合。选择合适的库能够大大提高系统的性能和稳定性。然而,库的选择只是系统设计的一个方面,还需要考虑算法的优化、硬件和软件的匹配等方面,才能实现一个高效、准确的人脸识别系统。

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