基于MTCNN和FACENET的人脸识别考勤系统

资源摘要信息:"MTCNN+FACENET.zip" 该项目是一个基于MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）和FaceNet的人脸识别系统，特别适用于小白作为毕业设计参考。该系统集成了活体检测功能，并能够应用于考勤管理，例如导入导出人员信息表等。此外，系统还包含信息采集功能。需要注意的是，该项目并未包含训练模型，而是直接提取人脸特征存储在数据库中，以用于人脸识别时的特征比对，具体比对方式是计算欧式距离。对于数据库的建立，需要查看项目中的文档或图片资料。 知识点概述： 1. MTCNN（多任务级联卷积网络）：MTCNN是一种深度学习模型，常用于人脸检测。它通过三级网络的级联方式来检测图像中的人脸，并对人脸进行关键点定位，包括眼睛、鼻子、嘴巴等。MTCNN能够高效地处理大量图像，并且具有较高的检测准确率。 2. FaceNet：FaceNet是一个由谷歌研究人员提出的人脸识别技术，通过深度学习模型从图像中提取人脸特征，并将这些特征映射到高维空间。在这个空间中，相似的人脸特征向量彼此接近，不同的则相距较远。这种方法非常适合于基于度量学习的人脸识别和验证。 3. 活体检测：活体检测是人脸识别系统中非常重要的一个环节，用于区分真实人脸和照片、视频或其他伪造品。这可以提高人脸识别系统的安全性，避免被欺骗。活体检测通常包含多种检测机制，如红外成像、动作检测、特征点跟踪等。 4. 考勤管理系统：考勤管理系统是办公自动化中不可或缺的一部分，它可以通过记录员工的进出时间来管理员工的考勤情况。高级的考勤管理系统还可能包含数据导入导出、统计分析、报表生成等功能，以方便管理人员查看和处理考勤数据。 5. 信息采集：信息采集是指从不同渠道收集数据的过程。在人脸识别系统中，信息采集通常指通过摄像头拍摄人脸图像，并通过算法提取人脸特征的过程。这些特征之后可以用于人脸识别、比对或其他相关应用。 6. 欧式距离：在人脸识别中，欧式距离是度量两个特征向量之间相似度的常用方法。它通过计算两个点在多维空间中的直线距离来衡量它们的差异程度。在特征向量的比对过程中，越小的欧式距离意味着两个特征越相似。 7. 数据库建立：数据库的建立是信息系统中的基础工作，根据项目需求设计合理的数据库结构是确保信息存储、检索效率和系统性能的关键。对于本项目而言，数据库结构应该包括存储人脸特征、人员信息、考勤记录等相关数据的表格。 具体项目文件及功能： - src_img1.jpg 和 src_img2.jpg: 这两个文件可能是示例图片，用于展示系统如何处理输入的人脸图像，或者用于测试系统的人脸检测和识别功能。 - LICENSE: 文件包含项目遵循的许可证信息，说明了项目如何被允许使用、修改和分发。 - MAIN.py: 这是项目的主程序文件，包含实现人脸识别系统核心功能的Python代码。 - mainRUN.spec: 该文件可能包含了运行主程序时所需的配置信息或参数。 - 02 Main: 这个文件夹可能包含了系统的主要功能实现代码，如人脸检测、特征提取和比对等。 - 01 UI: 该文件夹可能包含了用户界面的实现代码，通过图形界面展示系统功能，如考勤记录的导入导出和活体检测提示等。 - .idea: 这个文件夹是IntelliJ IDEA集成开发环境生成的项目配置文件夹，包含项目特定的设置和配置。 - 文档-------数据库啥的--必须看一眼: 这部分可能是项目的文档说明，重点讲述了如何建立和使用数据库，以及如何根据文档指导搭建项目的数据库结构。 小白在使用该资源时，需要注意系统未包含训练模型，如果需要进一步提升系统性能或优化，可能需要自己训练MTCNN和FaceNet模型，并将得到的特征存储到数据库中以供后续使用。同时，小白也需要认真阅读文档，理解如何配置和运行整个系统。