如何利用face_recognition和dlib库，结合多线程技术，实现一个基于摄像头实时捕获视频流的人脸识别系统，并在识别到新面孔时通过SMTP发送邮件通知管理员？

在打造一个实时的人脸识别系统时，face_recognition和dlib库为Python开发人员提供了强大的支持。face_recognition库封装了dlib的人脸识别功能，使得进行人脸检测、识别和学习变得异常简便。首先，你需要确保已经正确安装了face_recognition和dlib库。你可以使用pip命令进行安装：

参考资源链接：[Python实战：人脸识别来访登记系统](https://wenku.csdn.net/doc/63ceaaj3w2?spm=1055.2569.3001.10343)

pip install face_recognition
pip install dlib

接下来，通过摄像头捕获实时视频流。使用face_recognition库中的`video_capture`函数，可以轻松从摄像头读取视频帧：

import face_recognition
video_capture = face_recognition.api.load_video_capture(0)

然后，你可以使用face_recognition库中的`face_locations`函数来检测视频帧中的人脸位置，并使用`face_encodings`函数来获取人脸特征编码，以便进行识别：

while True:
ret, frame = video_capture.read()
if not ret:
break
face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)

在此过程中，加入多线程可以提高程序的响应性和效率。Python的`threading`模块可以用来创建线程，以处理视频流捕获和人脸识别任务：

import threading

def process_video():
# 视频处理逻辑
pass

video_thread = threading.Thread(target=process_video)
video_thread.start()

最后，当系统检测到新面孔时，需要通过SMTP发送邮件通知管理员。这里我们可以使用Python的`smtplib`库和`yagmail`来简化邮件发送的代码。配置SMTP服务后，可以构建邮件内容并发送：

import smtplib
import yagmail

def send_email_with_attachment(smtp_host, smtp_port, user, password, sender, receiver, subject, message, file_path):
yag = yagmail.SMTP(user, password)
yag.send(
to=receiver,
subject=subject,
contents=message,
attachments=file_path
)

注意，SMTP服务器的配置需要根据你所使用的邮件服务商进行设置。邮件发送完成后，线程应该继续监控视频流，以便检测更多的人脸。

总结以上步骤，你可以通过face_recognition和dlib进行人脸检测与识别，使用多线程提升处理能力，再结合SMTP服务发送通知邮件。这样，一个基本的实时人脸识别来访登记系统就可以实现了。为了进一步掌握这些技术和解决可能出现的问题，可以参考《Python实战：人脸识别来访登记系统》一书，它详细介绍了这些技术的集成和应用。

参考资源链接：[Python实战：人脸识别来访登记系统](https://wenku.csdn.net/doc/63ceaaj3w2?spm=1055.2569.3001.10343)