基于深度学习YOLOv8与PyQt5的人脸检测识别系统设计——附完整源码、标注数据集及论文...

简介：
本项目设计了一套结合YOLOv8和PyQt5的人脸检测与识别系统，提供完整的源代码、标注数据集以及技术文档。适用于深度学习研究者和开发者。 随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域取得了显著成就，在人脸检测方面尤为突出。 人脸检测作为计算机视觉的重要分支，其应用广泛，涵盖安全监控、人机交互及智能视频分析等多个领域。 本段落提出了一种基于深度学习的人脸识别系统设计。该方案采用YOLOv8算法为核心模型，并结合PyQt5框架构建用户友好的图形界面（GUI）。 由于YOLOv8具备高效的检测速度和较高的准确率，使其在实时人脸检测中具有明显优势；而利用PyQt5则为系统提供了直观且交互性强的操作平台。 文章首先回顾了人脸识别技术的发展历程以及深度学习在此领域的应用，并对YOLO系列算法进行了总结。随后详细描述了系统的整体设计思路，包括架构、数据预处理步骤、模型构建和界面设计方案。 在实现部分，则具体介绍了环境搭建过程、模型训练方法、用户界面开发及系统测试环节。 通过实验验证，在不同应用场景下该方案的人脸检测性能得到了充分展现。