在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别，我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置，人脸识别功能也测试成功了，现在我们做一个小小的案例来实际应用一下，我们想树莓派人脸识别成功后，发送蓝牙串口数据给...一、树莓派发送的蓝牙串口数据 树莓派自带蓝牙功能，我们可以调用系统指令发送蓝牙信号， 创建一个bluetooth_test.py文件，分别定义初始化指令、开门指令、关门指令，分别发送字符串’1‘，’2’...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸...print('稍等三秒进入下一个') time.sleep(3) 总结 至此，当我们运行该代码，把脸凑到摄像头前，舵机自动开门，把脸移开则舵机自动关门，智能门禁系统就做好啦
face_locations 2.2.3 face_landmarks 2.2.4 face_encodings 2.2.5 compare_faces 2.2.6 获取摄像头的图像信息 3 实现人脸识别的监控系统...3.1 人脸识别监控系统 3.2 眨眼活体检测 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 摄像头调用 脸部图像识别和处理 活体检测 多线程的应用 定时器的调用 2 人脸识别的基本过程 人脸的 68 个基本特征点位置以及顺序...waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): cv2.imwrite('out.jpg', frame) break cap.release() 3 实现人脸识别的监控系统...整理人脸识别监控系统主要功能： 打开摄像头读取图像 ok 与已知人物头像进行对比，识别哪些是已知人员，哪些是未知人员 ok 在摄像头图像上直接标注对比结果 ok 记录每次对比的结果,并将未知人员的图像进行保存...活体检测 3.1 人脸识别监控系统 # -*-coding:GBK -*- import face_recognition import os import cv2 from PIL import Image
项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理...、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能，详细见下方截图等。...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用，未考虑生产环境，后续开发随心。...MySQL数据库使用5.7.27开发，建议使用相同版本(应该mysqlclient有向上兼容 项目自带Windows系统调试用Redis-x64-3.2.100，默认监听127.0.0.1，6379端口...前端-摄像头端 源码文件获取 发送暗号：门禁管理 就能获取 。 还能拉入Python读者交流群 。
前面发布了人脸识别门禁系统的系列视频教程，现在补上图文版，方便查看指令和代码，这篇文章也是对之前的文章的更新与完善。...本系统中树莓派调用百度智能云人脸识别API，实现人脸识别门禁，主要分为三个模块来实现： ? 一、人脸识别API的注册于人脸库管理 1.1创建应用 在百度智能云人脸识别项目中创建应用， ?...再继续安装当前的API， sudo python3 setup.py install 2.4 测试人脸识别是否成功 以上我们就把树莓派的人脸识别基础环境配置好了，现在我们测试一下系统是否能够正常运行 可以直接在...通过控制台打印输出，我们模拟了真实情况，已经可以知道现在树莓派的人脸识别已经能正常工作了。...至此 ，智能门禁系统就做好啦！
DDD领域驱动设计批评文集>> 《软件方法》强化自测题集>> 《软件方法》各章合集>> Alan 2022-5-18 19:05 （答疑中的图）关于这里的执行者，是员工，还是时间，有个停车场的车牌识别抬杆碰到类似问题...，这里说员工不贡献领域逻辑，不完全对，系统执行员是时间可能不对，从现象看，好像人没做什么，如果员工刷的是门禁卡，执行者是人，这个大家应该认知一致，但人走过去，如果门禁没开，提示要近一点，人戴了眼镜，系统提示要取下眼镜...，这里需要人的配合，在人脑里是有封装领域逻辑的，把人脸当作一个"卡"， 员工提交了卡，系统作出了响应，是不是执行者是员工更合理，停车场的案例，把司机作为执行者。 ...关键点是：这个时间的逻辑是不是目标系统负责提供的。 如果我们做一个常见的桌面应用，像刚才说的扫描键位，不属于目标系统的开发人员要流血流汗完成的内容，是键盘、驱动程序或操作系统的开发人员负责的。
人脸识别门禁系统，可以防止陌生人尾随进入园区，大大降低了该风险。通过前端设备的识别，进行人脸与后台系统1对1的比对，比对成功方可进入。...目前一些小区、单位都应用了传统的门禁系统，小区有着各种各样的人群，比如：发传单、产品推销、贴广告的等等，而且还有不明的车辆来来往往。这样不仅影响居民的生活安全，而且对于一些突发事情无法处理。...如果升级为人脸识别系统，那么对治安方面也有着不小的帮助。 本文就通过飞浆平台(EasyDL)+Qt设计了一个门禁系统，实现人脸录入、识别、对比、删除等等操作。...识别人脸之后完成开锁动作，因为本软件没有连接硬件，只是为了实现人脸识别的部分，所以当人脸识别成功之后在界面上会进行提示的。...但是，如果对于用户不配合，采集条件不理想（如光照恶劣、有遮挡、图像分辨率低等）的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。因此，要将人脸识别技术应用到实际中还存在着诸多挑战性的问题需要解决。
项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理...、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能，详细见下方截图等。...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用，未考虑生产环境，后续开发随心。...MySQL数据库使用5.7.27开发，建议使用相同版本(应该mysqlclient有向上兼容 项目自带Windows系统调试用Redis-x64-3.2.100，默认监听127.0.0.1，6379端口...前端-摄像头端 源码文件获取 公众号后台回复：门禁管理 就能获取
问题描述 试题编号： 201412-1 试题名称： 门禁系统 时间限制： 1.0s 内存限制： 256.0MB 问题描述： 问题描述 涛涛最近要负责图书馆的管理工作，需要记录下每天读者的到访情况...package geekfly.test; import java.util.Scanner; public class 门禁系统 { public static void main(String
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/84949638 试题编号： 201412-1 试题名称： 门禁系统 时间限制：
vue报错：无法将“vue”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称 未进行环境配置 找到vue.cmd所在位置 进行环境变量的配置 配置完我试了几次还是不行，重启电脑，就可以了
，动态编译成dll文件，封装到一个类，声明两个方法（头部引入具体的dll文件，并对蓝牙传输的数据帧其中的部分数据进行加密； 3.核心Socket通信 读阻塞 写不阻塞 4.多级菜单(详情见蓝牙门禁...article/details/7288164与http://blog.csdn.net/zhanghdg/article/details/12022669) 蓝牙稳定性--服务+广播机制去实现(详情见蓝牙门禁
前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计，系统实现功能： 人员人脸识别并完成签到/签退 考勤时间计算 保存考勤数据为CSV格式（Excel表格） PS：本系统2D人脸识别，节约了繁琐的人脸识别训练部分...## 人脸识别部分 faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame) encodes_cur_frame...= 'unknown'): ##签到判断：是否为已经识别人脸 buttonReply = QMessageBox.question...print('签退操作失败') self.ClockOutButton.setEnabled(True) 项目目录结构 后记 因为本系统没有进行人脸训练建立模型...，系统误识别率较高，安全性较低 系统优化较差，摄像头捕捉帧数较低（8-9），后台占有高，CPU利用率较高 数据保存CSV格式，安全性较低 正式版改进 加入TensorFlow深度学习，提高系统人脸识别安全性与准确性
概述 近年来，随着深度学习在CV领域的广泛应用，人脸识别领域也得到了巨大的发展。...Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1]，可以直接将人脸图像映射到欧式空间中，空间中的距离直接代表了人脸的相似度。...采用端对端对人脸图像直接进行学习，学习从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。...Triplet Loss Triplet Loss是FaceNet系统的另一大特点，对于认脸图像 ，通过Triplet Loss可以使得映射后的向量表示 在欧式空间中可以度量，Triplet Loss...总结 在FaceNet系统中，通过端到端的训练方式将人脸图像映射到同一个欧式空间中，并通过设计Triplet Loss，使得同一人脸在欧氏空间中的距离较近，而不同人脸在欧式空间中的距离较远。
来源：IBC2021 主讲人：Yuka Kaburagi 内容整理：张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。...人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发，可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。...人脸检测器还可以识别戴口罩、太阳镜等的人。由于新冠疫情，戴口罩逐渐成为生活常态，这给人脸识别带来了巨大的困难。但是我们人脸探测器是可以识别戴口罩或太阳镜的人的。...对于广播业务而言，准确率比识别率更重要。因此我们选择优先考虑准确率。我们系统识别率和准确率的实验结果如下图所示，系统没有过度检测任何受试者。...识别率和准确率 易于操作：即只需要一台笔记本或台式机，在没有网络连接的情况下，人脸检测器仍能正常工作。其他面部识别系统需要每个人的大量图像来进行模型训练，而人脸检测器只需要一张样本图像。
本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图： ?...案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程，使用OpenCV模块中的LBPH（LOCAL BINARY PATTERNS...HISTOGRAMS）人脸识别器算法（cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现），训练生成“.yml”后缀的模型文件。...人脸识别的过程也非常简单，通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件，实现人脸识别。 示例代码如下所示：
人脸识别安全帽识别系统对于高危自然环境的工作中，对工作人员及是否佩戴安全帽开展全自动监管，工作人员超出规范化管理中要求的限制，系统会全自动警报。人工智能算法盒子可以在风险地区和关键监管地区开展识别。...人脸识别安全帽识别系统根据图象识别技术识别作业人员的安全帽的配戴状况。当工作人员总数较多时，可以对员工的重复和一部分屏蔽掉。工作人员的各种姿势和视角有很高的识别精确性。...人脸识别安全帽识别系统主要包含人脸识别、身份认证和人体认证；依据脸部特点测算二张脸的相似度，并全自动识别。保证每一个考勤管理工作人员的信息确实靠谱，防止冒名。
随着科技与人工智能的发展，门禁系统也进行升级，智慧门禁系统逐渐进入人们视野，智慧社区服务正在进行。...智慧小区门禁识别技术设计原则人性化“人”是主体，系统设计应紧紧围绕着人们的实际需求，以实用、简便、经济、安全的原则，同时照顾到不同人群的需要，满足用户使用门禁功能。...智慧小区门禁由于没有分机，没有大量布线，维护成本不到传统门禁的20%。智能门禁厂家可以终身维护门禁，物业省事省心。...人脸识别门禁系统是以人脸识别技术为核心，不需要通过门卡的触发，只要人站在系统前，人脸识别门禁系统就会自动扫描开门人员面部，并自动与后台信息进行比对，快速准确做出是否放行的结果，操作简单快速。...趣开门人脸识别智能门禁D508配合趣开门APP与小程序、智慧物管平台为业主提供多种开门方式（人脸识别开门、视频语音开门、手机远程开门、刷卡开门、微信开门、临时密码开门、蓝牙开门等），小区公告在门禁显示屏和手机
苹果收购了Authentec使用了新的指纹按压技术和结构工艺，让指纹识别和它原来的Home键完美结合。随着OLED和In-Display指纹识别技术的发展，正面的指纹识别会在高端机型中越来越流行。...面对Apple的专利壁垒和这些厂商Sensor的硬件性能背面指纹识别成为了另一个新的方向。背面指纹识别的代表当属华为。...不管是电容式还是超声波，指纹识别Sensor的穿透度都是一个不能忽视的因素，所以我们才会看到如果指纹识别在手机前端，就要分前面板开孔和不开孔之分。...而In-Display指纹识别的结构同我们目前list的电容式有很大差异。...In-Display指纹识别因为一般要复用LCM的发光设备，而普通的液晶显示器LCD采用了背光制，从原理上就否定了In-Display的可行性，所以In-Display的指纹识别肯定要同OLED结合，首先应用在高端机型上
显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片上添加人脸识别...思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口 10.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 #...') # 4.调整图片灰度:没必要识别颜色,灰度可以提高性能 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 5.检查人脸 faces = face.detectMultiScale...(gray) # 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle...0xFF == ord('q'): break # 4.释放资源 capture.release() # 5.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例四 摄像头识别人脸
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