HR系统+人脸识别

最近一直在写一套HR系统，这套HR系统和人脸识别相结合，完全杜绝代替刷卡的情况产生。系统的灵活性比较强，开发简洁快速。如下是一些功能上的截图

考勤模块只是列举其中一个请假申请的功能做为展示

功能比较灵活，下面介绍的是一些系统层面的灵活性界面

后续待续，稍后上传！

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时间： 2024-08-29 02:20:31

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1.最后获得的图像反向转换 int height = CVPixelBufferGetHeight(pixelBuffer); CGAffineTransform transform = CGAffineTransformMakeScale(1, -1); transform = CGAffineTransformTranslate(transform, 0, -1 * height); /* Do your face detection */ CGRect faceRect = CGRectA

人脸识别门禁系统保障行业的安全性能

动态场景两个维度第一.1:11:1的定义是一个判断的作用,应用的场景其实是在金融和人证,特点是更加的精准和安全,所以现在大家不管是支付宝还是银行的人证比对.实名的业务,基本上都会用到1:1人脸的识别. 第二.1:N1:N更多的是在一个数据库当中或者是一个底库当中,能够找到这个人是不是在底库当中的人,所以是个识别的过程,是一个动态的,还是一个非配合的场景,比如说在安防当中我去缉拿逃犯,我去抓到逃犯总不能让逃犯看到摄象头.在商业场景当中也不可能让我们的VIP客户.员工.会员对着摄象头做着一遍操作,

人脸识别系统原理

写这篇文章,并不是要挑战学术泰斗,更不是要在这里炫耀和说教知识.只是前不久有个朋友问我能不能搞人脸识别,我说回来试试.想不到这里头的东西还挺多,不是三两天就能做完的.就在这里把我的实现思路写出来,以表心迹. 图像识别,一直是计算机领域研究的热门,随着大数据的兴起,更是让图像识别中的特殊分支人脸识别如鱼得水,使得运算和样本数据不再成为系统的掣肘.那么具体来说,一个现代人脸识别系统(例如face++)是如何实现的呢? 这里我不敢妄自猜测,我仅提供我自己的实现方法,拿出来与大家一起学习和探讨: 1.首

基于QT和OpenCV的人脸识别系统

1 系统方案设计 1.1 引言人脸是一个常见而复杂的视觉模式,人脸所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着重要的作用和意义,对人脸进行处理和分析在视频监控.出入口控制.视频会议以及人机交互等领域都有着广泛的应用前景,因此是模式识别和计算机视觉领域持续的研究热点. 本系统在 FriendlyARM Tiny6410 开发板基础上,利用 OpenCV 计算机视觉库和 QT 图形库,通过普通的 USB 摄像头实现了自动人脸识别,准确率较高,方便易用. 1.2 系统总体架构 "人脸识别&quo

全栈工程师带你开发 ,node开发人脸识别门禁系统

效果图: 知识点: 人脸识别SKD部署, webRTC视频流处理,URL构建blob对象,Canvas映射截图,ajax数据交互,Node图像处理,跨域与413处理,base64解码,post响应,JavaScript开发经验分享等人脸识别系统的源码项目和视频文末有领取地址人脸识别系统开发的部分源码示意图: <!doctype html> <html lang="en"> <head> <!--声明当前页面的编码格式国际编码 UTF

动态人脸识别系统

动态人脸识别监控系统能够实时搜索和识别目标人物,既可报警黑名单上的嫌疑人以提高公共安全,也可在商业方面用于迎接顾客.系统还能记录视频流中出现的所有人脸图像进行归档,建立视频人脸档案库,实现重点人员的运动轨迹刻画. 演示视频:点击查看识别: 人脸管理: 人脸注册: 关键技术指标: ·支持实现黑名单人员的自动识别报警,监控名单列表容量可根据实际应用扩展: ·支持高清多人脸实时检测,检测帧率>5帧/秒: ·人脸匹配速度:100万次/秒,可根据实际应用需求动态扩展: ·每路视频同时处理人数: 6~10

支持Android、iOS系统的人脸识别技术

随着深度学习方法的应用,支持Android.iOS系统的人脸识别技术的识别率已经得到质的提升,目前我司的支持Android.iOS系统的人脸识别技术率已经达到99%.支持Android.iOS系统的人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比,在实际应用中具有天然独到的优势:通过摄像头直接获取,可以非接触的方式完成识别过程,方便快捷.目前我司的支持Android.iOS系统的人脸识别技术已应用在金融.教育.景区.旅运.社保等领域. 支持Android.iOS系统的人脸识别技术主要分为两部分: 第一部为

一种基于python的人脸识别开源系统

今天在搜索人脸识别的文章时,无意中搜到一个比较开源代码,介绍说是这个系统人脸的识别率是比较高的,可以达到:99.38%.这么高的识别率,着实把我吓了一跳.抱着实事求是的态度.个人就做了一些验证和研究. 按照github和网上的例子,安装成功后,使用里面的测试用例进行测试.从网上下载了十个人多图片,能够识别到人脸的概率的确很高,基本可以达到上面的参数. 在识别到具体人的例子中,我拿例子自带的图片+自己拍摄的图片进行对比.发现这个识别率的确挺高的.当从网上down下来的照片进行测试时,发现系

Python人脸识别最佳教材典范，40行代码搭建人脸识别系统！

Face Id是一款高端的人脸解锁软件,官方称:"在一百万张脸中识别出你的脸."百度.谷歌.腾讯等各大企业都花费数亿来鞭策人工智能的崛起,而实际的人脸识别技术是否有那么神奇? 绿帽识别器固然是没有的!万万别再当一只井底之蛙! 互联网火速的发展,网络上大量Python程序员共享的各类资源库,人脸识别早就是各位程序员必备技能之一了,一点也不神奇. 如今只需用Python的数四十行代码就可以完成人脸定位!小编用马蓉照片做一个五官定位!固然python库使用到人工智能定位五官.让机器学习上千