基于深度学习的人脸识别考勤管理系统开发

阐述了深度学习人脸识别考勤的基本原理,介绍活体检测及人脸识别中深度学习的概念,并将VGG16深度神经网络提取的Bottleneck特征输入至全连接网络用以人脸分类,并采集员工人脸图像构造训练数据集以训练深度学习模型。依据Keras框架实现了深度学习的算法程序,使用Java语言设计便于使用、友好的图形界面,采用My SQL建立员工信息、考勤记录数据库,并应用B/S架构实现人脸识别考勤管理系统的开发。将该系统应用于日常考勤业务中。仿真结果表明,该系统较好地满足企业和个人考勤管理的要求。     

基于Android的人脸识别系统设计与实现

人脸识别是公共安全领域的研究重点。随着移动互联网的快速发展,移动式终端人脸识别应用日益广泛。探讨人脸识别在Android系统中的实现以及用户个人信息保护,包括人脸检测、特征提取和特征识别。首先,通过分析比较,采用基于Adaboost的算法检测人脸,基于PCA的特征脸算法实现特征提取和特征识别。然后,分析相关研究现状以及技术可行性,选择OpenCV计算机视觉库来实现人脸检测和人脸识别。最后,通过JNI调用本地OpenCV代码实现个人信息保护。该系统具备手机人脸解锁、程序锁、偷窥者记录查询和远程查看偷窥者信息等功能。     

基于Matlab的人脸识别系统设计

为了更好地保障信息安全,基于Matlab设计一个人脸识别系统。首先调用计算机摄像头采集人脸照片,检测并提取其中的人脸区域部分,并对提取出的人脸区域进行图像预处理,然后与事先建立好的人脸特征数据库进行对比与匹配,识别出检测到的人脸图像,输出识别结果,最后得出待测人的有效身份。运行结果表明,该人脸识别系统可有效实现人脸识别,且运行较为稳定。此外,研究发现Gabor算法在人脸特征提取方面具有良好性能。     

基于人脸检测的摄像机自动跟踪算法研究与实现

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机采集人脸图像,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部一系列相关技术处理,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别,达到识别不同人身份的目的.在该项目实现过程中,本文首先调用了OPENCV自带关于人脸识别的函数facedetect 来进行初步人脸识别得到的初步效果,用肤色做出了静态人脸识别,在图片上显示了人脸,并用椭圆形框对其识别.     

基于J2EE的学生考勤系统设计与实现

针对课堂传统手工考勤工作量大、易出错、公布学生考勤信息不及时等问题,提出了MVC设计模式下基于J2EE的考勤系统的设计方案,实现教师上课对学生进行自动考勤,查询学生考勤信息等功能。经过对系统的测试及数据分析表明:该系统的设计方便了教师对学生的管理,节省了教师和学生的时间,提高了课堂效率。     

基于RFID和人脸识别考勤系统的设计与实现

本文提出了一种全新的,将RFID与人脸识别技术相结合的智慧校园考勤系统的设计理念。区别于单纯的RFID或者人脸识别考勤系统,本系统首先通过RFID来识别学生卡信息,然后调用该学生的信息,通过人脸识别进行比对而非检索,这样就将整个考勤过程分解为两个步骤,可以节约大量的运算量,从而提高系统响应速度。     

基于人脸识别的人脸漫画处理系统

为了简单、便捷、快速地实现人物肖像漫画创作,设计一种基于安卓平台的自动化肖像漫画生成系统。系统采用主动形状模型方法,对大量真实人脸进行特征分析得到平均人脸特征库,并对用户输入的人脸肖像进行特征检测、提取与筛选,然后结合漫画艺术家对人脸漫画的作画规律,对筛选的特征以及与平均人脸差异较大的特征进行归类。对不同特征采用不同夸张化方法,配以不同夸张尺度,再由计算机完成自动形变,以实现人脸肖像漫画的自动艺术化夸张,得到接近漫画创作者水平的人脸漫画。通过该系统可大幅减少漫画工作者的工作量,使普通用户也能便捷地进行人脸肖像漫画创作。     

基于IC卡的企业考勤管理系统的关键技术研究

企业员工考勤管理能够实现登录用户管理,员工信息管理,考勤信息管理,员工班次设置,考勤制度设置,刷卡签到,考勤统计,数据库备份和恢复等功能。主要论述了系统实现的三个关键：射频卡的使用、Visual C＋＋中的多线程程序设计及数据连接等主要技术。     

JNI技术在基于OpenCV的人脸与微笑检测中的应用

人脸识别技术是当前人工智能中较为热门的一个分支,已经有许多开源的视觉库为其奠定了良好基础,如OpenCV等,然而OpenCV在Java环境下有诸多不便。为了解决这一问题,介绍了JNI技术,以及在Java环境下,如何通过JNI调用OpenCV库实现人脸与微笑检测。实验结果表明,将JNI应用于Java虚拟机的人脸检测,可获得更高的人脸检测速度。     

基于物联网与Android平台的考勤系统设计与实现

射频识别技术是基于物联网的无线射频通信的非接触式自动识别技术,已广泛应用于公共交通、医疗、教育等领域。学生考勤是日常教学管理工作的重要环节,但传统考勤方式耗费大量上课时间,且已有的考勤系统大多基于Web端的研究,已难以满足当前需求。随着物联网技术的发展,使用Web Service与射频识别技术设计并实现了基于Android平台的考勤系统。测试表明,该系统运行流畅,实用性强,更加贴近生活,为教师教学与学生学习带来了极大便利。