识别结果大概是这样{'result':{'face_num':1,'face_list':[{'quality':{'occlusion':{'right_eye':0,'left_cheek':0.1459853947,'right_cheek':0.05144193396,'left_eye':0.465408802,'mouth':0.02919708006,'chin_contour':0.01420217194,'nose':0},'illumination':116,'blur':7.266304692e-06,'completeness':1},'age':22,'face_token':'dc6f8f9df5d977ea476e2d04acdf5063','race':{'type':'white','probability':0.6173604727},'glasses':{'type':'common','probability':0.9834988713},'gender':{'type':'male','probability':0.655915916},'face_probability':0.9185044169,'beauty':51.21487427,'angle':{'roll':-2.750922441,'yaw':28.97134399,'pitch':5.202290535},'location':{'height':65,'top':112.0704803,'width':76,'left':76.20765686,'rotation':-4},'face_type':{'type':'human','probability':0.9992217422},'face_shape':{'type':'oval','probability':0.4419156313},'expression':{'type':'none','probability':0.9999142885}}]},'error_msg':'SUCCESS','timestamp':1537413754,'cached':0,'error_code':0,'log_id':9465840013520}年龄：22颜值：51.21487427表情-type(none:不笑；
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)：0.9834988713人种-type(yellow:黄种人white:白种人black:黑种人arabs:阿拉伯人)：white人种-probability(人种置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
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)：0.9992217422

这个PPT报告是本人在大组会报告的时候做的一个方向总结性报告，有一定的参考价值

使用数据库修改BaseDao就可以用了，支持浏览器比较广泛！！！需求联网联网需求联网联网需求联网联网需求联网联网需求联网联网！！！

用于训练的负样本图片，总共有2500张，都是灰度图，稍加修正，可以用于人脸识别、车辆识别等训练的负样本。

代码导入后直接可用，附带测试图片及视频。
你也可以用自己的脸来识别。
这软件不只可以识别摄像头中的人脸，还可以识别图片，视频文件中的人脸。
应用到特征脸的识别技术。

本人毕业设计，基于OpenCV和Python语言的人脸识别，里面包含代码，适合毕业设计，代码简约，易于修改移植，可以做普通的人脸识别，如有需要，可供参考

人脸识别方法的设计与完成论文ppt，便于大家论文答辩时参考，内容简短精炼

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稳妥的小老弟https://me.csdn.net/download/qq_27500493加载本地的OpenCV库，这样就可以用它来调用JavaAPI。
创建实例CascadeClassifier，将已加载的分类器的文件名传递给它。
接下来我们将图片转化成JavaAPI能够接受使用Highui类的格式，铺垫在OpenCVC++的n维密集数组类上边。
然后，调用分类器上的detectMultiScale方法传递给它图象和MatOfRect对象。
这个过程之后，MatOfRect将有面部检测。
我们遍历所有的脸部检测并用矩形标记图像。
最后，将图像写入输出的.png文件里。
---------------------作者：your-Mr-Right来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/qq_27500493/article/details/78065312版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

基于MATLAB的PCA人脸识别实现博客中的源代码和数据集，都压缩在一个文件夹中，可直接运转

c++实现的人脸识别算法，支持人脸储存自我训练，多人脸判断与识别，身份认证等基本功能，是人脸识别的很好的框架，学习Opencv很好的例子，不需要事先安装opencv，mfc可直接运转。

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。