Python人脸识别系统毕业设计源码：OpenCV+dlib+PyQt5（附数据库）

简介：
本项目为基于Python的人脸识别系统，结合了OpenCV、dlib和PyQt5库，并包含数据库支持。适用于毕业设计与学习参考。 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成128维的空间向量表示。如果两张图片来自同一个人，则它们在该空间中的距离会非常接近；反之则相距较远。因此，可以通过计算这些特征向量之间的欧氏距离来判断两张照片是否属于同一人。 二、具体实现方法及步骤如下： 1. 初始化人脸检测模型、关键点定位模型以及人脸识别模型； 2. 从电脑摄像头获取一对图片； 3. 提取并转换这两张图片中的人脸区域到对应的特征向量表示； 4. 计算上述两个特征向量之间的欧氏距离，并根据预设的阈值来判断它们是否属于同一人。 dlib人脸特征检测的基本原理包括： 1. 从输入图像提取关键面部特征点信息； 2. 将这些提取得到的关键点数据保存起来供后续分析使用； 3. 计算整个特征数据库中各个样本之间的欧氏距离，并通过设定的误差限值来确定哪些样本可能对应同一个人。 此外，还可以利用类似的技术开发其他项目，例如基于OpenCV和dlib的人脸识别门禁管理系统或考勤系统等。这些应用同样会用到Python语言、dlib库以及OpenCV图像处理技术。