通信工程 大学本科毕业设计 当年查重5.23% 基于树莓派的实时人脸识别及监控，文档内附有全部代码及整个论文，过程十分详细，编程：Python; 硬件：树莓派。

Malic是一个完整的Linux下的人脸识别系统源代码，它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法,混合主成份分析,线性判别分析(PCA+LDA),图像差分分类器(IIDC),弹性图像匹配算法(EBGM)等等.

主要为大家详细介绍了OpenCV+face++实现实时人脸识别解锁功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

人脸识别颤动 实时面部识别颤动应用程序。 apk文件。 脚步 人脸检测 使用Firebase ML Vision来检测人脸。 人脸识别 转换Tensorflow实施模型引入tflite。 正在安装 步骤1：下载或克隆此仓库： git clone https://github.com/Rajatkalsotra/Face-Recognition-Flutter.git 步骤2：转到项目根目录，并在控制台中执行以下命令以获取所需的依赖关系： flutter pub get 第3步：为flutter_tflite软件包添加动态库，以使其正常工作： 步骤4：安装Flutter应用 flutter run 认可度 （来自Westworld的照片） 贡献 贡献使开源社区成为了一个令人赞叹的学习，启发和创造场所。 您所做的任何贡献都将不胜感激。 分叉项目 创建您的Feature分支（ gi

源码，可以实现实时人脸识别，也可以识别照片人像

基于眨眼检测的实时人脸识别，内含完整代码与训练好的模型 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_lefteye_2splits.xml haarcascade_righteye_2splits.xml lbpcascade_frontalface.xml model.h5 model.json

由于目前的嵌入式处理速度与PC相比还有一段差距，对于复杂的图像处理略显乏力，所以统筹两者优点，设计实现了一种高效的远程视频实时人脸识别系统。设计采用嵌入式ARM作为开发平台，并接入摄像头和无线网卡来实现前端部分视频的采集和传输。PC作为接收端，并配置开源的视觉处理工具OpenCV实现人脸识别和达到视频监控的目的。通过两者的结合既利用嵌入式优势，也获得了PC的处理速度，而且由于网络化，所以对监控的环境，距离等可以随意的调整，对工业要求或特定场合有一定的借鉴作用。

基于OpenCV实时人脸识别系统.pdf（毕业论文）,仅供参考。 .