基于OpenCV和dlib的人脸识别系统设计及实现
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更新于2024-12-01
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资源摘要信息:"人脸识别系统使用了Python语言作为开发工具,并结合了dlib库、OpenCV库、Pyqt5框架以及sqlite3数据库。dlib库的主要功能是进行人脸识别,它可以将人脸图像映射到一个128维的空间向量。如果两个人的图像来源于同一个人,那么这两个图像的空间向量就会比较接近,反之则较远。系统通过提取人脸特征,并计算它们在128维空间中的欧氏距离来判断是否为同一人。
系统的实现步骤包括:
1. 实例化三个主要模型:人脸检测模型、人脸关键点检测模型和人脸识别模型。
2. 使用电脑摄像头加载一对图片进行人脸检测和特征提取。
3. 获取人脸图像对应的特征向量,即人脸特征值。
4. 计算两个特征向量之间的欧氏距离,并与设定的阈值进行比较来判定是否为同一个人。
dlib的人脸特征检测原理是首先提取人脸的关键特征点,然后保存这些特征值。通过计算特征数据集的欧氏距离进行对比,当误差小于设定的阈值时,就可以判定为同一人。
此外,本项目还包括了其他学习项目,如基于OpenCV和dlib的人脸识别门禁管理系统以及人脸识别考勤管理系统。
文件列表中的项目演示.m4v是一个视频文件,提供了系统运行的演示视频;resource_rc.py、run.py、readme.txt、requirements.txt是项目的源代码和相关说明文档;dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl是dlib库的Windows平台安装包;database文件夹可能包含数据库文件和数据库设计相关的文件。
本项目适用于Python开发者、人工智能爱好者以及需要进行人脸识别技术应用的用户。它不仅能帮助理解人脸识别技术的原理和实现,还可以作为学习Python、OpenCV、dlib库以及Pyqt5界面设计的实用案例。同时,由于项目中还涉及到了sqlite3数据库的应用,这也为学习数据库设计和管理提供了一个很好的实例。"
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小风飞子
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