基于Python的人脸采集及识别系统实现

资源摘要信息:"人脸采集与人脸识别系统,python+pyqt5+face_recognition+sqlite3" 在介绍和理解本资源之前，需要对几个关键技术和工具有所了解，主要包括Python、PyQt5、Face Recognition以及SQLite3数据库。接下来，我们将详细解读标题和描述中所涉及的知识点。 首先，Python作为一种广泛使用的高级编程语言，因其简洁、易读、易于学习和强大的库支持而受到青睐。在本资源中，Python被用作开发语言，主要用于编写人脸采集和识别系统的后端逻辑。 PyQt5则是一个创建图形用户界面（GUI）应用程序的工具集，它是Qt库的一个Python绑定。Qt是一个跨平台的应用程序和用户界面框架，广泛用于开发具有复杂用户界面的桌面应用程序。在本资源中，PyQt5被用于设计和实现人脸采集系统的用户界面，提供一个简洁直观的操作环境。 Face Recognition是一个开源的Python库，利用深度学习来识别和操作人脸。它提供了简单直观的API来完成人脸检测和识别的任务。本资源利用Face Recognition库作为核心算法，实现人脸的采集与识别功能。 SQLite3是一个轻量级的数据库引擎，它是嵌入式的，不需要一个单独的服务器进程或系统来运行，非常适合用于小规模应用程序或原型设计。在本资源中，SQLite3被用作存储被采集人员信息和人脸数据的数据库。 在了解了相关的技术背景之后，我们可以深入探讨标题和描述中涉及的具体知识点。 ### 一、人脸采集 人脸采集功能需要预先准备user文件夹，该文件夹中包含image文件夹和一个information.xlsx文件。image文件夹存储被采集者的照片，information.xlsx则包含被采集者的详细信息（如姓名、工号等）。 - **采集流程** - 用户通过点击打开文件按钮，选择需要加载的user文件夹，系统将加载被采集者的信息。 - 采集界面会显示被采集者的照片和姓名，被采集者确认信息无误后，用户可点击开始采集按钮。 - 摄像头将以默认设置进行人脸图像采集，每秒拍摄两张照片，直至采集结束。 - 若采集过程中有遗漏，用户可以通过功能键上下选择待采集者信息。 - 采集完毕后，可以查看采集的照片文件夹，文件夹名称默认以工号或ID命名。 ### 二、人脸识别 人脸识别功能基于已有的人脸采集功能实现，使用了facere_cognition库进行人脸的识别处理。 - **识别流程** - 在etc目录下配置文件，允许用户修改摄像头部分参数，使用如OBS虚拟摄像头进行测试。 - 将采集到的人脸图片信息导入SQLite3数据库。 - 用户点击人脸识别按钮，系统通过face_recognition库实现对人脸的识别。 ### 更新时间 资源的最后记录了更新时间为2024年3月22日，由开发者yihua2000进行更新。 ### 标签 本资源涉及到的标签包括“数据库”、“人脸采集”和“人脸识别”，这些标签准确地概括了资源所包含的核心技术点。 ### 总结 本资源是一个结合了人脸采集与识别技术的应用程序。通过Python编程实现，利用PyQt5构建GUI，使用Face Recognition库进行人脸处理，并以SQLite3作为数据存储解决方案。资源提供了完整的人脸采集和识别流程，并包含用户友好的交互界面和配置选项，适用于需要进行人脸数据管理和识别的场景。