我收集到得一些人脸识别的程序和大家分享-人脸识别系统（已经建立人脸库）.rar将我收集到得一些比较完整的人脸识别的资料和大家分享，由于附件大小的限制我只挑选了一些小的发上来，还有些为了减小文件，我把数据文件和人脸库等一些图片都删掉了，所以程序可能无法直接演示，需要大家自己添加一些数据文件。
人脸库网上都有，大家可以自己下载。
程序还是不错的，大家可以参考有一下一些资料完整的人脸识别系统（已经建立人脸库）NMFs算法用于实现基于人脸局部特征的人脸识别OPENGL人脸识别使用基于LDA算法的人脸识别程序国外著名大学成功的人脸检测识别算法中的眨眼检测用HMM实现的人脸识别及其文档经过调试完整的人脸检测系统源码LinearDiscriminantAnalysis算法

经典的稀疏表示SRC算法，适合广大人脸识别的同学使用参考-TheclassicsparserepresentationSRCalgorithm

基于BP神经网络的原理，在C++平台上制作而成的人脸识别软件，能直接运行，也可以学习源码后，整理并提升成为自己的东西！网上找的！赚分用绝对值

著名人脸识别数据库ORL，已经为大家分类打包好，一共40个人每人10张脸，有正脸、左右侧脸、正脸表情变化等，包括jpg以及pgm格式，保证全面无删减哦。

解决人脸识别系统中，人脸图像的尺寸归一化、位置校准、光照补偿、直方图均衡化、特征提取的工作。

SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。

基于K-L变换的人脸识别系统，用MATLAB实现，有简单的图形界面。

这是基于VC+opencv的人脸识别，可以精确的识别出人脸五官并圈出来

Python编写的双2D,2DPCA,算法使用库函数的LBP,直方图算法余弦相似度，https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/89191158feret人脸库，200人，每人7张；
看到大家需要，我就上传了。
代码都是我整理的，编写通过的。
Oracle数据库之前上传过

基于qt+opencv的人脸识别代码，输入人脸、训练、识别人脸

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。