学生人脸识别系统：PyQt5与FaceNet结合实现

资源摘要信息:"PyQt5_Face_Recognition:使用MTCNN FaceNet PyQt5设计学生人脸识别系统" 知识点： 1. **人脸识别系统**：这是一种通过比对人脸特征来识别个人身份的技术。通常，它涉及到人脸图像的捕捉、处理和分析。在本系统中，人脸识别技术被应用于考勤系统，用于识别学生。 2. **卷积神经网络（CNN）**：CNN是一种深度学习模型，它在图像识别和分类任务中表现出色。在本项目中，CNN被用作学生人脸识别的核心技术。 3. **MTCNN模型**：MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一种多任务级联卷积神经网络，用于检测图像中的人脸，并进一步定位人脸的眼睛和嘴巴。在本系统中，MTCNN用于人脸检测，即在给定的图像中寻找人脸位置并框出。 4. **FaceNet模型**：FaceNet是由谷歌开发的一种人脸识别技术，使用深度卷积网络将人脸图像映射到一个高维空间，其中距离较近的点代表同一人的不同图像。在本系统中，FaceNet用于人脸识别，即判断检测到的人脸是否与数据库中的已知人脸相匹配。 5. **PyQt5**：PyQt5是一个用于开发跨平台GUI应用的Python框架，它允许开发者使用Python来编写桌面应用程序。在这个项目中，PyQt5被用于创建用户界面。 6. **Sqlite3**：Sqlite3是一个轻量级的数据库，它被广泛用于小型应用程序中。在本系统中，Sqlite3被用来存储学生的人脸数据和识别结果。 7. **Ubuntu 20.04**：这是一个流行的Linux操作系统发行版，支持本系统的测试环境。由于系统使用了TensorFlow，而Ubuntu是进行机器学习项目的一个常用平台。 8. **TensorFlow1.15 GPU版本**：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛用于实现和部署复杂的机器学习模型，特别是深度学习模型。在这个项目中，TensorFlow用于运行MTCNN和FaceNet模型。GPU版本可以加速计算，不过如果环境不支持GPU，也可以使用CPU版本，只是运行速度会慢一些。 9. **Windows 10的Ubuntu子系统**：许多Windows用户使用Ubuntu的子系统来运行Linux命令，这允许他们在Windows环境中访问Linux软件包和命令行工具。对于不熟悉Linux操作系统的用户，可以在Windows环境中使用它。 10. **软件开发环境配置**：对于想自己运行或修改本项目的用户，需要确保已经安装了上述提到的软件和依赖库。项目文档中可能包含对这些环境的具体安装和配置指南，这对于项目的顺利运行至关重要。 11. **百度云盘下载链接**：由于项目中的数据过大无法直接上传到代码托管平台，开发者可能提供了百度云盘的下载链接供用户下载FaceNet数据。用户在使用这些链接前需要先注册百度云账号，并根据提供的提取码下载数据。 12. **系统开源**：标签"系统开源"意味着项目的源代码是公开的，任何人都可以自由地查看、使用和修改这些代码。这有助于提高软件的透明度和安全性，同时鼓励社区中的其他开发者参与到项目的贡献中来。 13. **文件结构说明**：项目目录结构的描述说明了各个关键文件和文件夹的用途。这通常包括主程序文件（SetUpMainWindow.py），数据文件夹以及模型文件夹等。了解这些结构有助于用户定位程序中的特定部分，例如安装和配置模型数据、数据库文件等。