基于OpenCV和dlib的人脸识别系统与PyQt5界面设计（附带数据库）- Python项目源码及毕业设计
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简介：
本Python项目构建了一个集成了OpenCV、dlib库以及PyQt5图形界面的人脸识别系统，并结合了数据库存储功能，适用于学术研究和工程应用。
一、项目主要技术包括Python语言、dlib库、OpenCV图像处理库以及Pyqt5界面设计工具，并使用sqlite3数据库进行数据管理。
本系统采用dlib作为人脸识别的核心工具，它提供了一种方法可以将人脸图片转换为128维的空间向量。如果两张图像是同一个人的，则它们在该空间中的距离会非常接近；反之则相距甚远。因此，通过提取图像并将其映射到128维度的空间向量后计算欧氏距离是否足够小来判断是否是同一人。
二、方法实现与步骤：
1. 实例化人脸检测模型、关键点定位模型以及人脸识别模型。
2. 加载电脑摄像头设备获取一对图片。
3. 分别从每张图片中提取人脸区域并将其转换为特征向量（即128维空间向量）。
4. 计算两个特征向量之间的欧氏距离，并根据预设的阈值来判断两张图像是不是同一个人。
dlib的人脸识别原理：
- 提取面部关键点；
- 将提取到的关键信息转换为数值形式并保存下来；
- 通过计算这些数据集间的欧氏距离来进行对比，当误差低于一定阙值时，则认为是同一人。
其他相关项目还包括基于OpenCV和dlib的人脸识别门禁管理系统以及人脸识别考勤系统等应用。
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