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出勤使用人脸:使用连体网络进行人脸识别
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2021-02-04
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人脸识别参加系统 基本方法 这是我为教室或办公室出勤创建人脸识别系统的尝试。 该系统基于一种特殊的CNN架构,即暹罗网络。 假定将馈给网络的人脸图像正确对齐并裁剪,就可以训练这种网络以生成非常准确且几乎唯一的128向量。 然后训练另一个密集的神经网络,以输入这些嵌入。 第二个神经网络仅用于分类目的。 然后,系统识别出的人及其在系统中的出勤率将增加1。 关闭系统后,将生成一个包含所有学生出勤率的excel文件。 取自DeepLearning.ai。 您可以观看这些视频。 吴安德教授对这些网络做了很好的解释。 嵌入生成器 我已经从下载了预训练的facenet模型该网络在一个非常大的数据集上进行了
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Attendance-using-Face-master.zip (17个子文件)
Attendance-using-Face-master
Generating_training_data.py 693B
faces.xml 908KB
facenet_keras.h5 88.12MB
requirements_gpu.txt 75B
recognizer.py 2KB
align.py 1KB
LICENSE 1KB
embedding.py 193B
README.md 5KB
modelArch.py 649B
retreive_pymongo_data.py 852B
requirements_cpu.txt 86B
attendance.csv 81B
shape_predictor_68_face_landmarks.dat 95.08MB
face_detection.py 586B
_config.yml 26B
trainer.py 1KB
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