python人脸识别门禁系统 OpenCV+Dlib（含文档+源码+部署教程）

1、项目介绍

计算机毕业设计：python人脸识别门禁系统 OpenCV+Dlib（包含文档+源码+部署教程）

Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库

方法实现、实现步骤
1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型
2、电脑摄像头设备加载一对图片
3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值
4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人

2、项目界面

（1）人脸录入界面，新建需要识别门禁的人脸

（2）摄像头人脸识别界面，显示绿灯表示识别成功，门禁打开

（3）人脸识别记录，所有人脸门禁识别的记录都在这里记录

（4）数据库管理界面，可以对录入的人脸进行管理

（5）数据库记录修改

3、项目说明

计算机毕业设计：python人脸识别门禁系统 OpenCV+Dlib（包含文档+源码+部署教程）

Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库

开发技术环境： Pycharm + Python3.6 + PyQt5 + OpenCV + 人脸特征模型

本系统先调取opencv摄像头进行人脸信息拍照然后识别人脸特征数据，并且录入自己的学号姓名，将识别的人脸特征向量信息保存到人脸数据库当中产生数据记录，并且可以按照学号搜索人脸数据库当中的学生信息，可以修改学生的姓名以及学号等，学生录入进自己的人脸信息后可以进行人脸识别，人脸识别主要是调用opencv打开摄像头拍摄自己的人脸然后调取人脸模型进行识别，将识别到的人脸特征向量和人脸库中的特征向量匹配并计算出相似度，如果匹配相似度太低则提示不存在请您先录入人脸信息，匹配度达到百分七十以及八十以上则匹配出数据库里面对应的学生识别记录，并且形成识别记录，这个识别记录也是可以搜索修改和删除的。

本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。

源码获取：

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Python 基于 人脸识别 的门禁管理系统源码，基于 人脸识别 的门禁管理系统该项目为宿舍 门禁系统 管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、 Dlib 为 人脸识别 程序库。该项目为个人学校 毕业设计 。 Python 基于 人脸识别 的门禁管理系统源码，基于 人脸识别 的门禁管理系统该项目为宿舍 门禁系统 管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、 Dlib 为 人脸识别 程序库。该项目为个人学校 毕业设计 。 Python 基于 人脸识别 的门禁管理系统源码，基于 人脸识别 的门禁管理系统该项目为宿舍 门禁系统 管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、 Dlib 为 人脸识别 程序库。该项目为个人学校 毕业设计 。 Python 基于 人脸识别 的门禁管理系统源码，基于人脸接下来，我们将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 来实现 人脸识别 。首先，我们需要使用 OpenCV 的人脸检测器来检测图像中的人脸。最后，我们可以使用 OpenCV 的特征提取器和匹配器来提取和匹配人脸特征。在 OpenCV 中，可以使用SIFT、SURF、ORB等特征提取器来提取人脸特征。在 OpenCV 中，可以使用BFMatcher来匹配两个向量对象之间的特征描述符。接下来，我们将使用 Dlib 的人脸对齐器来对齐人脸。上述代码将加载 Dlib 的人脸检测器和人脸对齐器，并将其应用于检测到的人脸上。函数来检测图像中的人脸。 Python 语言、 dlib 、 OpenCV 、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库本系统使用 dlib 作为 人脸识别 工具， dlib 提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、 人脸识别 模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib 人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。其他学习项目： OpenCV + dlib 人脸识别 门禁管理系统 Python 语言、 dlib 、 OpenCV 、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV + dlib 人脸识别 考勤管理系统 Python 语言、 dlib 、 OpenCV Dlib 是用编程语言 C ++编写的通用跨平台软件库。它的设计深受来自契约式设计和基于组件的软件工程的思想的影响。因此，首先也是最重要的是一组独立的软件组件。这是一个加速软件许可证下发布的开源软件。 Dlib 包含用于处理网络，线程，图形用户界面，数据结构，线性代数，机器学习，图像处理，数据挖掘，XML 和文本解析，数值优化，贝叶斯网络以及许多其他任务的软件组件。近年来，许... 本项目基于 python _ opencv 开发的 人脸识别 的开源项目，应用机器学习 dlib 库实现，开发设计UI界面用于录入人脸，姓名（中英文）信息。希望大家多多支持！！！！在这篇博客中，将演示如何使用面部标志检测来检测图像中的各种面部结构。具体来说包括，如何检测和提取：口右眉左眉右眼左眼鼻子下颚线这是通过 dlib 的预先训练好的面部标志检测器以及一些 OpenCV 和 Python 魔术切片实现的。... 之前文章的记录比较泛泛，而且也没系统整理过，后面想着自己整理一下这些年的学习过程。此贴为证。 python ：脚本型语言，计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。 python 是一种解释型语言，建立在虚拟机之上，执行脚本时同样是先编译到pyc再进行解释执行... 一、相关概念及安装 1. dlib 库概念 Dlib 是一个包含机器学习算法的C++开源工具包。 Dlib 可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前 Dlib 已经被广泛的用在行业和学术领域，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。 ①使用命令查看当前 python 版本 ②根据对应版本选择 dlib 的版本 pip install dlib -19.22.99-cp39-cp39-win_am python + opencv + dlib 实现人脸检测与表情识别一， dlib 简单介绍： Dlib 包含广泛的机器学习算法。所有的设计都是高度模块化的，快速执行，并且通过一个干净而现代的C ++ API，使用起来非常简单。它用于各种应用，包括机器人技术，嵌入式设备，手机和大型高性能计算环境。二，识别规则： 1、嘴巴张开距离占面部识别框宽度的比例越大，说明情绪越激动，可能是非常开心，也可能是非常惊讶。基于 Python 的 人脸识别 门禁系统 是一种利用 Python 编程语言和相关的图像处理库、 人脸识别 库等技术实现的 门禁系统 。它可以通过摄像头捕捉人脸图像，使用 人脸识别 算法来识别人脸，进而判断该人是否有权限进入某个区域或设备。该系统可以实现自动化门禁控制，提高门禁管理的安全性和便利性。该系统的主要功能包括人脸图像的采集、预处理、特征提取、 人脸识别 、门禁控制等。其中，人脸图像采集可以通过摄像头进行实时采集；预处理包括图像的缩放、裁剪、灰度化等处理；特征提取则是从图像中提取出有用的特征信息，如人脸轮廓、眼睛、嘴巴等；人脸检测与识别是 计算机视觉 与模式识别领域中重要的基础研究课题，随着人们安全防范意识的的加强，这一基础研究在 门禁系统 的应用显得日益重要了。本文阐述了国内外人脸检测识别技术研究及应用的发展现状，讨论了对人脸图像检测和识别之前的图像预处理步骤，介绍了常见的人脸检测识别方法，重点分析了人脸检测的一个重要机制：多个弱分类器集成的方法，即Viola等提出的基于AdaBoost的实时人脸检测算法，该方法使用了Harr-like特征表示图像，引入了“积分图”概念，提高了特征值的计算速度，采用AdaBoost方法生成强分类器，使用了级联“Cascade“策略提高人脸检测速度，取得较好检测性能。详细的阐述了主成分分析（PCA)的 人脸识别 方法，即利用K-L变换抽取人脸的主要成分，构成特征脸空间，以达到过滤出所有信息中占最大信息量的成分(主成分)，消除次成分，通过关联性特性，对重新构建的模型参数进行比较评测，是目前使用最广泛的 人脸识别 基准方法。重点研究了人脸跟踪算法（Camshift）的优缺点，提出了采用AdaBoost算法进行人脸定位，提取位置信息再将其作为初始化人脸跟踪窗口传递给 Camshift进行自动人脸跟踪的改进算法。 OpenCV （Open Source Computer Vision）是一个开源的 计算机视觉 库，支持 Windows， Linux，Mac OS，Android 等常见操作系统，代码移植性强。本文利用 OpenCV 开源库中的一些数据类型如 CMat、IPlimage 和 OpenCV 提供的 计算机视觉 函数接口，通过实时摄像头获取的人脸信息，编写程序实现人脸检测与识别 门禁系统 。最后对 人脸识别 率、检测速度等指标进行了验证，实验证明，识别可信度为 82%，平均检测用时为 30 毫秒。目录一、下载需要的 dlib 包和 opencv 包二、 dlib 的模型下载三、 Python 实现摄像头人脸检测和添加简单墨镜（1）头像检测（2）添加简单墨镜四、总结五、参考资料一、下载需要的 dlib 包和 opencv 包 1. dlib 包含广泛的机器学习算法。所有的设计都是高度模块化的，快速执行，并且通过一个干净而现代的C ++ API，使用起来非常简单。它用于各种应用，包括机器人技术，嵌入式设备，手机和大型高性能计算环境。 2.下载之后，安装 dlib 库，可参考其他优秀博主的帖子： python 3.7添加 dlib 模块