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资源介绍
出勤使用人脸识别
演示版
背景
该项目背后的想法是使用AI来检测一个人的脸并标记他/她的出勤率。 （我希望将来会大量使用它）
用于该项目的数据集是在校园内从我的手机单击的图像。 （出于个人原因，我尚未签入数据集图像。）
对于此项目，我使用了Keras-VGGFace模块，该模块基于VGG16最新的深度CNN模型的顶部。 Keras-VGGFace用于从图像中提取面部特征，最终用于训练分类器。
依存关系
凯拉斯
Keras-VGGFace
斯克莱恩
麻木
h5py
matplotlib
海生的
cv2
训练和运行代码的步骤
将按顺序排列的训练图像保存在data / train文件夹中。
在项目目录中运行以下命令
$ python train.py
培训完成后，运行
$ python face_detection.py
该命令将启动网络摄像头，并开始检测面部。
一些统计
数据集