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<项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 -------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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face_recognize-master (1).zip (90个子文件)
face_recognize-master
pyside 摄像头显示UI界面.py 2KB
pyside测试.py 2KB
insight face 练习.ipynb 72B
人脸识别总程序
.vscode
settings.json 39B
face_descriptor_from_camera.py 2KB
face_reco_from_camera_ot_multi_people.py 14KB
features_extraction_to_csv.py 4KB
README.rst 9KB
data
data_faces_from_camera
1_ljt
img_face_4.jpg 20KB
img_face_3.jpg 17KB
img_face_5.jpg 18KB
img_face_1.jpg 20KB
img_face_2.jpg 21KB
3_ljj
img_face_3.jpg 11KB
img_face_1.jpg 6KB
img_face_2.jpg 7KB
2_lsx
img_face_3.jpg 32KB
img_face_1.jpg 29KB
img_face_2.jpg 32KB
data_dlib
shape_predictor_68_face_landmarks.dat 95.08MB
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 21.43MB
features_all.csv 8KB
get_faces_from_camera.py 9KB
LICENSE 1KB
ui_designer.py 16KB
retinaface.py 8KB
utils
box_utils.py 9KB
anchors.py 2KB
__pycache__
box_utils.cpython-36.pyc 6KB
anchors.cpython-36.pyc 2KB
box_utils.cpython-38.pyc 6KB
anchors.cpython-38.pyc 2KB
config.cpython-38.pyc 597B
config.cpython-36.pyc 585B
config.py 1KB
nets
layers.py 5KB
retinaface.py 6KB
mobilenet025.py 3KB
__pycache__
retinaface.cpython-36.pyc 5KB
retinaface.cpython-38.pyc 5KB
mobilenet025.cpython-36.pyc 2KB
mobilenet025.cpython-38.pyc 2KB
layers.cpython-38.pyc 3KB
layers.cpython-36.pyc 3KB
retinaface_training.py 12KB
model_data
Retinaface_mobilenet0.25.pth 1.71MB
mobilenetV1X0.25_pretrain.tar 3.65MB
.idea
vcs.xml 180B
workspace.xml 12KB
misc.xml 185B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 693B
Dlib_face_recognition_from_camera.iml 575B
modules.xml 318B
encodings.xml 135B
simsun.ttc 10.01MB
ui_designer.spec 1020B
face_reco_from_camera.py 11KB
face_reco_from_camera_ot_single_person.py 18KB
requirements.txt 49B
1.gif 465KB
__pycache__
retinaface.cpython-36.pyc 4KB
face_reco_from_camera_ot_single_person.cpython-36.pyc 8KB
ui_designer.cpython-36.pyc 8KB
features_extraction_to_csv.cpython-36.pyc 2KB
get_faces_from_camera.cpython-36.pyc 5KB
introduction
overview.png 267KB
face_register_warning.png 332KB
face_reco_single.png 358KB
get_face_from_camera_out_of_range.png 1.36MB
face_descriptor_single_person.png 1.35MB
face_reco_single_person_with_name.png 1.35MB
face_register.png 345KB
face_reco_multi_ot.png 184KB
face_reco_with_name.png 161KB
face_reco_single_person.png 1.14MB
face_reco_single_ot.png 361KB
face_reco_two_people_in_database.png 1.53MB
overview_with_ot.png 74KB
get_face_from_camera.png 1.34MB
face_reco_multi.png 157KB
face_reco_multi_people.png 1.45MB
Dlib_Face_recognition_by_coneypo.pptx 499KB
ui designer.py 3KB
duiqi.ipynb 5KB
dlib人脸68个特征点提取并标注.py 999B
标注人脸68个特征点.py 984B
opencv.ipynb 2KB
opencv -.ipynb 55KB
gol.py 252B
facescale1.py 609B
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