低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为面部属性被遮挡和退化。基于边缘的损失函数的进步导致了嵌入空间中人脸的可辨别性增强。此外，先前的研究已经研究了自适应损失对错误分类（硬）示例赋予更多重要性的影响。在这项工作中，我们在损失函数中引入了自适应性的另一个方面，即图像质量。我们认为强调错误分类样本的策略应该根据它们的图像质量进行调整。具体来说，简单或困难样本的相对重要性应基于样本的图像质量。我们提出了一种新的损失函数，它根据图像质量强调不同难度的样本。我们的方法通过使用特征规范来近似图像质量，以自适应边缘函数的形式实现了这一点。大量实验表明，我们的方法 AdaFace 在四个数据集（IJB-B、IJB-C、IJB-S 和 TinyFace）上的人脸识别性能优于最先进的 (SoTA)。

基于主成分分析的人脸识别，仅用于学习交流，请勿用于商业用途和其他用途。如需用于非学习交流用途，请先私信联系我。

本项目从生活细节出发，将计算机视觉应用在饭堂人数检测上，结合软硬件设施：算法基于深度卷积神经网络模型，硬件基于树莓派 RaspberryPi3 Model B，终端为 Web APP 或者公众号平台，学生可以通过终端获取饭堂人数密度热力图。

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基于Python的人脸识别课堂考勤系统（毕设）资料包，包内包含项目： 1.系统源码 2.GUI文件 3.数据库表文件 4.转换的GUI.py脚本文件 。。。。。。。。

通过调用摄像头捕获人脸，通过比对实现人脸识别

Python语言，调用dlib训练好的人脸识别模型，完成人脸识别

大华、海康摄像头人脸识别、抓拍资源； 支持大华、海康摄像头多路实时抓拍。也可支持其他视频流抓拍。 适用于摄像头监控及视频监控场景 实现人脸实时抓拍后用于人脸分析及识别

现在人脸识别功能已经很成熟了，就想做个好玩的小功能： 只要某人来到摄像头前，就播放语音：某某某，你好！ 分解一下实现步骤，大概就是： 摄像头采集图像，然后运行人脸识别算法，识别出人脸特征，进行人脸比对，并进行语音提示。 更详细说明，见相关博文： https://blog.csdn.net/lintax/article/details/125830577?spm=1001.2014.3001.5502

基于dlib的人脸识别和情绪检测