里面有实验报告,ppt，以及演示视频。当使用算法进行口罩佩戴检测时，该算法能够快速、准确地识别图像或视频中的人脸，并判断其是否佩戴口罩。算法是一种基于深度学习的目标检测算法，具有较高的检测速度和准确性。在训练过程中，可以使用大量的口罩佩戴数据集进行模型训练，同时通过数据增强等技术提高检测的准确性和效率。通过算法进行口罩佩戴检测，可以有效地应对当前疫情防控工作中的口罩佩戴需求。此外，该方法也具有较高的实用性，能够在人流密集的场所或监控系统中实现口罩佩戴状态的自动检测，提高防疫工作的效率和准确性。基于算法的口罩佩戴检测具有重要的应用前景和社会意义。
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论文研究-人脸识别考勤系统的设计与实现 .pdf
人脸识别考勤系统的设计与实现，赵玲，姚文斌，针对当前考勤系统存在的代替考勤、考勤效率低的问题，设计并实现了一种人脸识别考勤系统FRAS(Face )，并基于反��
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人工智能-项目实践-信息检索-基于 和 LSH 的人脸检索系统
基于 和 LSH 的人脸检索系统来源于课程大作业，时间紧迫，后期还会改进。在 Arch 下， 的环境中编译通过 ，并融入 LSH 算法，实现人脸图像检索系统。即总体流程为： 提取人脸特征，用 LSH 实现 ANNS。共 13466 张图像，大小的图像，每秒检测 20 张，提取到的特征为 13466 X 2048。对特征构建哈希表时，设置 1024 个哈希函数人工智能问诊系统测试，一张哈希表，每秒哈希 1500 条数据。对 100 张人脸进行查询，每张人脸返回最接近的 5 张图像。查询平均耗时：0.7 秒，召回率：100% 。
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人工智能-项目实践-人脸识别-基于虹软 SDK V2.2 的人脸识别，解决回到桌面再进入App无法预览的问题
.2基于虹软 SDK V2.2 的人脸识别，解决回到桌面再进入App无法预览的问题。2.2 版本与 1.x 版本不同：2.2 版本的相比 1.x 版本变动还是挺大的，支持活体检测（使用活体检测功能要一年更新一次 SDk），人脸特征有原来的 22020 个字节减少到 1000 多个字节，效率更高，接入方式的变动也挺大，但整体来说，逻辑上更清晰，也更容易上手。使用：1.可设置是否同时支持多张人脸识别；2.设置人脸识别延时，即一次识别后多久再进行下次识别；3.将人脸检测封装到里，使用时只需要添加，在回调里处理检测到的人脸数据；
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基于的考勤管理桌面人脸刷卡端系统源码（百度AI人脸对比，人脸检测）+（毕业设计&课设&项目开发）
基于的考勤管理桌面人脸刷卡端系统源码（百度AI人脸对比，人脸检测），适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心下载使用~基于的考勤管理桌面人脸刷卡端系统源码（百度AI人脸对比，人脸检测），适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试人工智能问诊系统测试，可以放心下载使用~基于的考勤管理桌面人脸刷卡端系统源码（百度AI人脸对比，人脸检测），适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心下载使用~基于的考勤管理桌面人脸刷卡端系统源码（百度AI人脸对比，人脸检测），适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心下载使用~基于的考勤管理桌面人脸刷卡端系统源码（百度AI人脸对比，人脸检测），适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心下载使用~
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人脸检测系统
源码 人脸检测 人工智能 图像识别 很好的学习例子
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人工智能-项目实践-图像识别-基于 的人脸口罩检测识别
人工智能-项目实践-图像识别-基于 的人脸口罩检测识别基于 tf.keras 的训练模型 搭建一个深度卷积神经网络进行人脸口罩检测识别, 使用 训练 15 个 epoch 准确率达 96%.环境 3. 2.2.0CUDA 10.1.243数据集数据集全部来自于网络公开数据.
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机器学习人脸检测和识别的项目源代码
机器学习人脸检测和识别的项目源代码
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【精品】商汤集团-人脸布控系统.pptx
1.布控任务结果统计；随时查看布控任务告警记录2.人脸抓拍记录；记录每路摄像头，人脸抓拍记录，以备大库比对；3.历史目标告警。根据目标重复出现形成此轨迹跟踪无人监控操作无需目标人员配合快速抓取识别所有监控中出现的人脸实时与目标库名单匹配目标前进过程中转头或转身仍然能跟踪在人脸不清晰、人体背面或俯视的角度下仍然能检测跟踪目标
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人工智能-项目实践-信息检索-基于人脸检测、人脸识别、人脸检索的类门禁系统
基于人脸检测、人脸识别、人脸检索的类门禁系统人脸识别系统一. 背景感兴趣，相对比较空闲，也有一些应用空间，所以做一做。二. 目的对人脸识别相关技术进行实际运用，并以完整项目的形式去探索实际应用中存在的问题和差异，让技术不仅仅存在于实验，也能够应用于实际的场景当中。
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基于的百度AI人脸识别API接口（可用于-人脸识别）
基于的百度AI人脸识别API接口（可用于-人脸识别）之前的项目：【最新】基于的人脸识别、检测、框选（遍历目录下所有照片依次识别 视频随时标注）基于-的树莓派人脸识别及89C52单片机控制系统设计（指定照片进行识别、遍历目录下所有照片依次识别）
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人工智能-.pptx
人工智能 人工智能-全文共15页，当前为第1页。 什么是人工智能？ 人工智能是制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学和工程。 —— 约翰麦卡锡，人工智能之父 人工智能-全文共15页，当前为第2页。 人工智能的进化 由约翰麦卡锡组织的达特茅斯会议，该领域被命名为人工智能 Apple 推出 Siri，MS 推出 ，亚马逊推出 Alexa 国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫被 IBM 的深蓝击败 AI 初创公司""通过第一次图灵测试： 检测人脸并与照片所属的朋友分享照片 艾伦·图灵发表的关于具有真正智能的机器的可能性的论文 1950年 1980年 2010年 人工智能-全文共15页，当前为第3页。 人工智能系统 从经验中学习 运用学习来推理 识别图像 解决复杂的问题 理解语言和细微差别 创造观点 人工智能-全文共15页，当前为第4页。 人工智能连续体 辅助情报 —— 人类和机器相互学习，并重新定义他们共同工作的广度和深度。在这种情况下，人和机器共享决策权。 增强智能 —— 提高人类更快或更好地完成相同任务的能力。人类仍然做出一些关键决定，但人工智能代表他们执行任务。
决定权完全属于人类。 自主智能 - 在某些情况下接管决策制定的自适应/连续系统。但只有在人类决策者开始信任机器或成为快速交易的责任之后，他们才会这样做。 人工智能-全文共15页，当前为第5页。 人工智能连续体 增强智能 辅助情报 自主智能 决策权 使用的复杂性 人类 人工智能 高的 低的 人工智能-全文共15页，当前为第6页。 专家系统 专家系统是一种计算机系统，它模拟或在所有方面都具有人类专家的决策能力 知识库——可从书籍、杂志、知识渊博的人那里获得 推理引擎——从知识库中得出结论 用户 知识库 推理引擎 事实 专业知识 人工智能-全文共15页，当前为第7页。 专家系统 按揭申请 100,000 至 200,000 美元的贷款 如果之前没有信用问题，并且 如果月净收入大于每月还款额的 4 倍，并且 如果首付占房产总价值的 15%，并且 如果借款人的净收入 > 25,000 美元，并且 如果在同一家公司工作超过 3 年 然后接受申请 否则检查其他信用规则 人工智能-全文共15页，当前为第8页。 专家系统的参与者 领域专家 —— 其专业知识和知识被捕获以供专家系统使用的个人或团体 知识用户 - 使用专家系统并从中受益的个人或团体 知识工程师 - 在专家系统的设计、开发、实施和维护方面受过培训或有经验的人 专业系统 知识工程师 领域专家 知识用户 人工智能-全文共15页，当前为第9页。
智能制造系统 一套方法、程序和工具（例如. CAD、CAP、CAM）配备AI工具并支持设计、规划和制造 人工神经网络 – 能够模拟极其复杂的功能，并在一定程度上复制人脑中的学习活动 模糊逻辑 – 自然语言形式化、语言和质量知识处理和模糊化的技术和方法 遗传算法 – 基于进化论的理论成果学习算法，丰富上述人工智能技术 人工智能-全文共15页，当前为第10页。 设计中的人工智能 产品生命周期的第一阶段是设计，由产品规格、实际设计及其验证组成 XSEL 是与计算机销售人员合作以获取客户产品需求的系统示例 这 XSEL系统具有用于规范客户目标的自然语言界面；分析客户需求，查询客户，完成客户需求模型 规格 设计 验证 管理 选择 配置 外推法 发现 英语 计算机辅助设计 分析 - 有限元 XSEL XSEL XCON 阿拉丁 塔利布 科拉 卡利斯托 人工智能-全文共15页，当前为第11页。 生产计划中的人工智能 产品生命周期的第二阶段是生产计划，它预测客户需求、计划流程、布置设施、指定维护和培训工人 正在研究许多过程规划系统；ESP 用于规划钣金生产，XPSE 和 GARI 正在研究三维机械零件的工艺规划 产品设计 生产设施 预测 工艺规划 流程编程 设施布局 维修设计 训练 分析的 模拟 分析的 手动和模拟 带组技术选择的手册 罗马 静电除尘器 润滑脂 淡出 种族 汽船 人工智能-全文共15页，当前为第12页。
生产中的人工智能 生产与车间的计划、调度、管理、过程的检查和维护有关 ISIS 是一个系统，它使用约束导向搜索技术来调度作业车间 IMACS 专注于流水车间调度并致力于墨菲定律 IDT 是用于测试已组装计算机的系统和用于检查印制线路板内层的 预报 命令 计划 日程 店铺管理 细胞管理 检查与维护 线性规划 程序 控制理论 调度规则模拟 伊斯兰国 IMACS 传输单元 IDT 程序 人工智能-全文共15页，当前为第13页。 未来的趋势 设计融合 推进 拉 按需零件 战略 战术上的 设计 计划生产 生产 分配 现场服务
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基于Gabor小波变换的特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
基于Gabor小波变换的特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
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人脸检测和识别技术及其在婴幼儿视频监控中的应用
本文分别对人脸检测 人脸识别以及人脸表情识别技术展开相关研究 分析了当前各技术的发展状况 然后针对每种技术都提供了一种切实可行的实现方法 在人脸检测方面 本文通过基于肤色检测和 算法的融合 完成了一个具有较高的实时性和准确性的人脸检测技术的实现； 在人脸识别和人脸表情识别方面 本文阐述了主成分分析的算法原理 实现了一种基于 PCA 的人脸识别和人脸表情识别的方法；同时 本文在婴幼儿的智能看护方面也有所着力 针对婴幼儿不同的四种表情 正常 高兴 哭泣 睡眠 提出了一种基于眼睛和嘴巴张合特征的婴幼儿面部表情的识别方法；最后 为了确保人脸检测 人脸识别以及人脸表情识别（包括婴幼儿面部表情识别）技术能够切实可行的在视频监控系统中得以实施 本文提出了一种基于 DM365 的嵌入式平台实现方案 对DM365 开发平台做了简单介绍 并分析了其用于智能视频监控的性能等 ">本文分别对人脸检测 人脸识别以及人脸表情识别技术展开相关研究 分析了当前各技术的发展状况 然后针对每种技术都提供了一种切实可行的实现方法 在人脸检测方面 本文通过基于肤色检测和 算法的融合 完成 [更多]
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基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码使用步骤：1. 拷贝所有文件到工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)2. 找到"main.m"文件3. 命令行中运行它4. 点击"Train "，等待程序训练好样本5. 点击"Test on "，选择一个.jpg图片，识别。6. 等待程序检测出人脸区域
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【目标识别+人脸检测】学生课堂睡意检测系统
目标睡意检测是计算机视觉的一个研究热点，随着未来教育日趋网络化，为了有效地提高学生网课学习质量，睡意检测系统对学生上课状态进行实时检测。 本系统基于对学生面部进行定位，再通过Dlib内部实现的面部标志性检测器对学生面部特征进行提取，能够迅速有效地获取眼睛和嘴巴特征点的位置，再通过眼睛纵横比（Eye Ratio，EAR）和嘴巴纵横比（Mouth Ratio，MAR）结合计算帧数进行睡意判断。（1）本系统需要对摄像头获取到的目标进行人脸检测与定位。（2）此系统调用Dlib库的内部的预训练面部界标检测器用于估计映射到面部结构的68-(x,y)坐标位置,S属性返回所需的坐标。（3）此系统采用眼睛纵横比（EAR）与嘴巴纵横比（MAR）的方法进行对眼睛和嘴巴张合程度检测。通过多帧对比进行睡意检测，并对目标语音唤醒。
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人工智能-项目实践-检测-人脸检测与识别系统.zip
人工智能-项目实践-检测-人脸检测与识别系统说明近期研究的课题是孪生网络，看到了采用了孪生网络，研究的同时顺带把人脸识别实现下， 做了个简单的人脸识别项目：包含人员登记、人员签到以及模型训练、评估、测试、模型导出、数据制作。通过MTCNN人脸检测模型，从照片中提取人脸图像； 把人脸图像输入到，计算的特征向量； 采用annoy进行人脸匹配，比较特征向量间的欧式距离； 项目利用谷歌浏览器调用电脑摄像头进行人脸采集与识别业务。每次识别时间约240ms（MAC only cpu）。
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