matlab人脸考勤代码

以下是一个简单的 MATLAB 人脸考勤代码，使用了 MATLAB 自带的 Computer Vision Toolbox 中的人脸检测功能：

% 读取图像和人脸探测器
img = imread('test.jpg');
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();

% 检测人脸
bbox = step(faceDetector, img);

% 显示检测结果
imgOut = insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', bbox, 'Face');
imshow(imgOut);

% 输出人脸数量
numFaces = size(bbox, 1);
disp(['Detected ' num2str(numFaces) ' faces.']);

这段代码可以检测输入图像中的人脸，并显示检测结果。最后输出检测到的人脸数量。你可以根据需要对代码进行修改和扩展。

相关问题

matlab人脸考勤系统代码

MATLAB 实现的人脸考勤系统能够自动识别员工或学生进入某个区域时的脸部特征，并将其与预先存储的身份信息对比，进而完成签到记录。这里提供一种基于 MATLAB 和人脸识别工具箱的基本方案框架。

首先需要安装好必要的工具包如 Deep Learning Toolbox™ 以及 Computer Vision Toolbox™ 来支持深度学习算法的应用和摄像头设备的操作。以下是简化版的步骤说明及对应示例代码片段：

1. **初始化环境**
准备所需的库文件并启动摄像机采集实时视频流:

% 加载所需工具箱
if ~license('test', 'Deep_Learning_Toolbox') || ~license('test','Computer_Vision_Toolbox')
    error(['Missing required toolbox. Please install the ', ...
           'Deep Learning or Computer Vision Toolbox']);
end

cam = webcam; % 启动默认相机
detector = vision.CascadeObjectDetector(); % 创建人脸检测器对象
recognizer = cv.classify.ImageLabeler('ModelType', 'faceRecognition');

2. **训练模型**
为了提高系统的准确率，建议先收集一批包含待注册人员的照片样本集，然后利用预训练好的卷积神经网络(CNN)微调模型进行分类学习:

imdsTrain = imageDatastore(trainingImagesFolder, ... 
                          'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

augmentedImds = augmentedImageDatastore([96,96], imdsTrain);

net = trainNetwork(augmentedImds, layers, options);
save('trainedFaceNet.mat', '-struct', 'net'); %保存训练后的模型以便后续加载使用

注意此处省略了一些具体配置项（例如层结构、优化参数设置等），实际应用需根据需求进一步完善。

3. **在线识别流程**
当有人出现在监控范围内时，捕获当前帧画面并对其中所有人像逐一匹配身份标签：

while(true)
    img = snapshot(cam);    
    faces = step(detector,img); 

    if ~isempty(faces)
        for i = 1:size(faces, 1)
            faceROI = imcrop(img,faces(i,:));
            label = predict(net,resize(faceROI,[96,96])); %#ok<UNRCH>
            
            textPosition = [faces(i,1),faces(i,2)-5];
            annotatedImage = insertText(img,textPosition,label,'FontSize',18,...
                                        'BoxColor',[0,.7,0],'TextColor',[0,.7,0]);
        
            imshow(annotatedImage);
            drawnow;
        end
        
        saveRecord(label); % 记录此次打卡情况至数据库或其他形式持久化储存介质中
    else
        disp('No Face Detected');
    end
    
    pause(0.5);
end

以上只是一个基础版本的设计思路，实际部署前还需考虑很多细节问题比如光照条件变化下的鲁棒性改进、并发访问控制机制等等。