文件名称：Attendance-using-facial-recognition
文件大小：32.81MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 17:28:16
python keras opencv2 keras-vggface Python
出勤使用人脸识别 演示版 背景 该项目背后的想法是使用AI来检测一个人的脸并标记他/她的出勤率。 （我希望将来会大量使用它） 用于该项目的数据集是在校园内从我的手机单击的图像。 （出于个人原因，我尚未签入数据集图像。） 对于此项目，我使用了Keras-VGGFace模块，该模块基于VGG16最新的深度CNN模型的顶部。 Keras-VGGFace用于从图像中提取面部特征，最终用于训练分类器。 依存关系 凯拉斯 Keras-VGGFace 斯克莱恩 麻木 h5py matplotlib 海生的 cv2 训练和运行代码的步骤 将按顺序排列的训练图像保存在data / train文件夹中。 在项目目录中运行以下命令 $ python train.py 培训完成后，运行 $ python face_detection.py 该命令将启动网络摄像头，并开始检测面部。 一些统计 数据集
【文件预览】：
Attendance-using-facial-recognition-master
----.gitignore(1KB)
----model()
--------labels.h5(5KB)
--------results.txt(321B)
--------classifier.cpickel(785KB)
--------features.h5(37.13MB)
----screenshots()
--------Report.png(35KB)
--------ConfusionMatrix.png(53KB)
----cvdata()
--------haarcascade_frontalface_default.xml(908KB)
----face_detection.py(2KB)
----README.md(2KB)
----demo()
--------out.gif(24.79MB)
----attendance.py(292B)
----predict.py(2KB)
----train.py(7KB)