人脸采集与识别系统是计算机视觉领域的一个重要应用，它基于深度学习和图像处理技术来捕捉、分析和识别个体的人脸特征。在这个系统中，Python语言作为主要开发工具，结合PyQt5库创建用户界面，提供了易用且高效的交互体验。同时，系统利用face_recognition库进行人脸识别，该库是基于dlib的高效人脸识别算法实现。 让我们深入了解一下Python。Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和丰富的库资源受到广大开发者的喜爱。在本项目中，Python作为核心开发语言，负责处理数据和控制系统的运行流程。 PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python模块，它是Qt库的Python绑定。通过PyQt5，开发者可以构建美观、功能丰富的界面，使用户能够直观地与系统进行交互。例如，设置摄像头捕获人脸，显示识别结果，以及进行其他操作。 数据库方面，项目支持两种常见的关系型数据库——SQLite和MySQL。SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，无需单独的服务器进程，适合于小型应用程序。而MySQL则是一种广泛使用的开源数据库，适用于大型、高性能的应用，可提供更好的并发性和数据管理能力。在这套系统中，数据库可能用于存储人脸模板、用户信息等，以便后续的识别和管理。 face_recognition库是基于dlib的预训练模型，能进行人脸识别和面部特征定位。它能够处理JPEG或PNG图像，甚至实时视频流，找出图片中的人脸，并计算出每个人脸相对于图片的坐标。此外，该库还可以进行人脸识别，将新的人脸与已知的人脸模板进行比对，从而判断是否为同一人。 在实际应用中，这个系统可能包括以下几个关键步骤： 1. **人脸检测**：使用face_recognition库检测图像或视频流中的所有人脸。 2. **特征提取**：对检测到的人脸提取特征向量，这些特征向量是人脸识别的基础。 3. **人脸识别**：通过计算特征向量之间的距离，确定两个人脸是否匹配。 4. **数据库交互**：将新的人脸信息存储到数据库，或者查询数据库以进行身份验证。 5. **用户界面**：PyQt5界面展示捕获的图像，识别结果以及相应的操作选项。 这个项目结合了Python的编程灵活性、PyQt5的GUI设计能力、SQLite和MySQL的数据库管理，以及face_recognition库的先进人脸识别技术，构建了一个全面的人脸采集与识别系统。对于学习和实践计算机视觉、数据库管理和Python GUI编程的开发者来说，这是一个很好的实战案例。

ORL的人脸识别库，在进行人脸识别训练的时候可能会用到。

基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 【项目介绍】 本项目后端采用Python作为开发语言，Django作为WEB后端框架，用到的库有face_recognition人脸识别库,keras深度学习库,tensorflow,opencv计算机视觉库,Image等图片处理相关的第三方库。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

人脸识别68个特征点检测数据库shape_predictor_68_face_landmarks.dat，报这个错误的[RuntimeError]: Unable to open dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat --dlib.shape_predictor()可以下载安装

记录人脸识别库Dlib库的运行环境的选择、依赖库的安装、实例代码的调试和验证，识别模型的收集及验证。

中科院seetaface6人脸识别库

python的face_recognition人脸识别库的使用

MATLAB人脸识别疫情防护门禁系统 课题介绍：该系统为基于MATLAB的疫情防护门禁系统。建立一个GUI可视化界面，将疑似病例录入进人脸库，对其进行训练。测试的时候，采集一张全身照人脸图片，进行人脸定位，分割，和库内人脸进行对比，如果是库内人脸，则判定为疑似病例，GUI进行报警，包括文字和语音报警。如果不是库内人脸，则说明非疑似人员，可放行。 摘 要 作为数字图像处理和计算机视觉领域的一个重要组成部分，利用摄像机对图像进行采集，从图像中检测人脸并进行识别，有着非常重要的研究意义和应用价值。面对突如其来的新型肺炎疫情，人们生活秩序被严重打乱。跟普通流感不同，此次疫情可以通过人体唾沫传播，感染他人能力很强。近期面对疫情，国家层面的人员进出管控显得尤为迫切，可以直接从源头把关，防止疑似人员流窜，有效地保护了自己和他人，不给病毒以传播的机会。而往往，就有一些人不响应国家和党的号召，面对此次病毒不以为然，依然我行我素，自由行走，给病毒有机可乘，给自己和他人的生命安全造成重大安全隐患。如果有一套疫情防护门禁系统，可以通过数字图像的采集识别，判别出该人是否是疑似人员，并且做出相应警示报警等，显得尤为重要和迫切。随着计算机视觉技术的逐年精进,基于图像的门禁识别迅速吸引了人们的视线。 首先介绍人脸识别的相关背景、意义及现状，并对目前的几种主要人脸识别技术的方法，如子空间算法、支持向量机、神经网络分类和稀疏编码分类等进行介绍。另外对人脸识别实验中常用的数据库进行介绍。我们运用数理统计的知识，将PCA原理进行详细的解释，并进行仿真。然后根据仿真的结果，抽取了其中一个测度，然后将其进行总结，然后匹配。 关键词：人脸识别，PCA算法，特征提取，欧氏距离 目 录 第一章 绪 论 3 1.1 人脸识别的背景和意义 3 第二章 人脸识别技术综述 4 2.1 人脸识别技术的流程 4 第三章 PCA的人脸特征提取 5 3.1 PCA算法 5 3.1.1 PCA算法的基本原理 5 3.2 基于PCA的特征提取 6 第四章 基于PCA和欧式距离的分类器的人脸识别 8 4.1 MATLAB人机交互界面GUI介绍 8 4.2系统框架以及GUI设计 8 4.3 程序仿真及调试结果 10 4.3.1人脸库采集 10 4.3.2特征提取仿真分析 11 4.3.3 模板匹配及识别的仿真分析 11 参考文献 12 第一章 绪 论 1.1 人脸识别的背景和意义 人脸识别是近年来研究领域的热门话题，是生物识别的一个重要分支和组成部分。生物识别技术是通过人体本身具有的生物特征对人的身份进行鉴定的方法。这些特征包括人脸、指纹、虹膜、语音、步态以及笔迹等。生物识别在安全保障等众多领域应用广泛，具有不易伪造、方便快捷、防伪性能好等优点。本设计为基于人脸识别的门禁系统，可以将疑似病人设置为库内人员，当小区里面有人需要外出时，进行人脸采集，人脸定位，跟库里面的人脸进行比对，当识别为库内人员的时候，进行疑似病例不可外出的警示，否则则可以放开门禁给以通行。 第二章 人脸识别技术综述 2.1 人脸识别技术的流程 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像，并自动在图像中检测人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。 因此，机器对人脸进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似，大致可分为四个步骤，如图2-1 所示。 图2-1 人脸识别流程图 (1) 图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，静态图像、动态图像、不同表情都可以采集。但是受人脸采集的影响因素，这一步骤不是很容易实现，因此，许多著名的实验室，通过严格控制摄像机的位置，来创建一些规范的人脸库（包括姿态、面部表情的变化），通过建立成熟的人脸数据库来供研究者实验。 (2) 人脸检测：人脸检测主要用于人脸识别的预处理，它能将图像中人脸的位置准确的标出来。人脸图像中包含的特征十分丰富，人脸检测就是挑选其中有用的信息，利用这些特征来实现人脸检测。人脸识别的预处理是服务于特征提取的。但是，系统获取的原始图像受到各种条件的限制和随机干扰，不能直接使用，必须对原始图像进行图像预处理。图像预处理的方法有中值滤波、灰度拉伸、归一化处理以及锐化等[6]。 (3) 特征提取：人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。特征提取从原始模式信息中提取出最有利于分类的特征，同时达到了降维的目的。其本质是在适当降维的同时，保留最有效的特征。 (4) 分类识别：将提取的人特征数据与数据库中存储的数据进行搜索匹配，当相似度超过一个阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将采集到的人脸特征与数据库里的人脸特征进行比较

脸部考勤系统Django 完整的机构管理系统，用于学生和教师的管理和出勤。 使用Django框架和OpenCV进行面部识别。

基于中科院seetaface2进行封装的JAVA人脸识别库，支持人脸识别、1:1比对、1:N比对