Python实现人脸识别与暗语验证的电脑解锁系统

本文档详细介绍了如何利用Python在Windows 10环境下创建一个具有人脸识别功能的电脑屏幕解锁系统，同时还包括一个额外的安全机制——接头暗号验证。作者首先强调了在开始项目前需要安装必要的依赖包，如CMake、dlib、face_recognition和opencv-python，以确保代码的顺利运行。 1. **依赖包安装**： - CMake：一个跨平台的自动化构建系统，用于管理项目的构建流程，安装时需要指定国内镜像源。 - dlib：一个强大的C++库，提供机器学习和图像处理工具，其中包括人脸识别算法。 - face_recognition：一个Python库，用于面部识别和编码，方便将人脸图片转换为可比较的特征向量。 - opencv-python：开源计算机视觉库，提供了视频捕捉和预处理的功能。 2. **人脸识别模块**： - 通过`cv2.VideoCapture(0)`获取摄像头的实时视频流，`0`通常代表内置摄像头。 - 使用`face_recognition.load_image_file()`加载一张自定义的用户人脸照片（my.jpg），作为已知的参照人脸。 - 通过`face_recognition.face_encodings()`函数提取用户人脸的特征向量，存储在`my_face_encoding`中。 - 创建两个列表分别存储已知人脸的特征向量（known_face_encodings）和名字（known_face_names），这里仅有一个“Admin”。 3. **实时监控与验证**： - 在循环中，每帧读取摄像头视频，然后缩小图片尺寸以提高处理速度。 - 对当前帧进行颜色空间转换（BGR to RGB）。 - 当`process_this_frame`为真时，使用`face_recognition.face_locations()`寻找帧中的所有人脸位置，并进一步提取特征向量。 - 这里没有展示接头暗号的部分，但可以推测这部分可能涉及将捕捉到的人脸与已知的人脸特征进行比对，只有匹配成功且正确回答暗语后才认为是合法用户。 4. **安全机制**： - 如果三次尝试都未正确解锁，系统将发送邮件通知，附带疑似入侵者的头像。这增加了系统的安全性，防止未经授权的访问。 总结起来，这个项目使用Python和相关库实现了基于人脸识别的电脑屏幕解锁系统，同时包含一个简单的暗号验证环节，以确保只有授权用户才能操作电脑。整个过程包括安装必要的软件包、捕获视频、识别人脸并进行特征匹配。这是一个实用且有趣的技术应用，适合有一定编程基础的用户尝试。