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基于Python和PyQt5的人脸采集与识别系统（支持SQLite和MySQL数据库），采用Face-Recognition库

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简介：
本项目开发了一套基于Python及PyQt5框架的人脸采集与识别系统，集成Face-Recognition库进行高效人脸识别，并可选择使用SQLite或MySQL数据库存储数据。 人脸采集与识别系统采用Python编程语言，并结合PyQt5进行界面开发。该系统支持SQLite和MySQL数据库。人脸识别功能通过face_recognition库实现。

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  • 基于Python和PyQt5的人脸采集与识别系统（支持SQLite和MySQL数据库），采用Face-Recognition库
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    本项目开发了一套基于Python及PyQt5框架的人脸采集与识别系统，集成Face-Recognition库进行高效人脸识别，并可选择使用SQLite或MySQL数据库存储数据。 人脸采集与识别系统采用Python编程语言，并结合PyQt5进行界面开发。该系统支持SQLite和MySQL数据库。人脸识别功能通过face_recognition库实现。
     
  • 基于Python和Face-Recognition的SQLite嵌入式数据库人脸采集与识别系统源代码
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    本项目提供了一套利用Python及Face-Recognition库开发的人脸采集与识别解决方案，并结合SQLite数据库进行数据管理。 ### 说明 一、采集功能 1. 人脸采集需要预先加载user文件夹。里面包含image文件夹和一个information.xlsx文件。两部分的内容为被采集人的信息（请提前准备）。 2. 使用左侧的打开文件按钮选择要加载的user文件夹开始采集过程。在启动后，系统会自动加载用户信息，并显示照片与姓名供确认无误后再点击“开始采集”按钮进行操作。（摄像头开启状态下，默认每秒拍摄两张图片的速度）完成一位被采集者的数据收集后，将自动切换到下一个人的信息继续流程。 3. 如果在拍照过程中遗漏了某些图像，在功能键上下选择可以调整待采集中的人的顺序；若显示的信息不属于当前用户，则可输入正确的姓名以定位首个匹配信息并开始操作。 4. 完成采集工作之后，可以通过右侧的功能按钮查看被试者照片文件夹（默认按照工号或ID命名），检查所拍摄的照片是否符合要求。 5. 若要从现有照片导入数据库，请将图片存放在collected_image根目录下或者按其ID单独建立的文件夹中，并点击“导入数据库”开始处理，此过程可能需要一些时间。 二、人脸识别功能 1. 该系统在人脸采集的基础上增加了识别模块，使用了facere_cognition技术。
     
  • 基于Python和Face-Recognition的面部采集及识别系统（含PyQt6界面）使用SQLite数据库
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    本项目开发了一套基于Python与Face-Recognition库的面部识别系统，结合PyQt6构建用户友好的图形界面，并利用SQLite数据库进行数据管理。 ### 一、采集功能 1. **人脸采集**：在开始之前，请确保已准备好包含image文件夹及information.xlsx文件的user文件夹。 2. 在左侧选择打开文件按钮，加载需要的人脸数据（即用户信息）。系统会自动显示被采集人的照片和姓名以供确认。点击“开始采集”后，摄像头将启动并每秒拍摄两张图片进行人脸捕捉。 3. 若在拍照过程中遗漏了某位人员的照片，请使用上下功能键选择正确的待采集体的信息；若出现错误的候选人信息，则输入正确名字确定，系统会自动定位到第一个匹配项。 4. 采集完成后，可以通过右侧的功能按钮浏览被采集者的照片文件夹（默认以工号或ID命名）查看所拍摄的人脸图像。 5. 如需从已有图片导入数据库，请将按ID编号组织的照片复制至collected_image根目录或者相应的子目录下，并通过点击“导入数据库”选项来加载人脸数据。此过程可能需要一些时间，请耐心等待。 ### 二、人脸识别 1. 在完成上述的人脸采集之后，系统支持进一步进行识别操作，使用的是facere_cognition技术实现的面部识别库功能。
     
  • 使用Python和Face Recognition库进行摄像头人脸识别
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    本项目利用Python编程语言结合Face Recognition库，实现通过电脑摄像头实时捕捉并识别人脸的功能。 通过Python或命令行可以实现人脸识别的功能。程序仅提供基本功能，能够识别图片中的面部特征，但由于没有进行模型训练，该代码仅供学习参考（需在文件的同级目录下新建一个images文件夹，并将需要判断的人脸图片放入其中）。
     
  • 基于PyQt5的Python人脸采集系统
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    本简介介绍了一个使用PyQt5和Python开发的人脸采集系统。该系统旨在便捷地收集与处理面部数据，为后续的人脸识别或分析提供支持。 基于PyQt5 实现的人脸采集系统。
     
  • 基于Python的OpenCV、Flask和MySQL数据库的人脸识别考勤系统
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    本项目构建了一个集人脸识别与考勤管理于一体的高效解决方案。采用Python语言结合OpenCV进行人脸检测与识别，并通过Flask提供Web服务，同时利用MySQL数据库存储考勤记录，实现了自动化办公场景下的精准考勤功能。 本系统旨在通过人脸识别实现考勤打卡功能，并使用Python下的Opencv、Flask以及Mysql数据库来构建该系统的面部识别验证模块。首先，在Opencv中对LPBH（局部二值模式直方图）、Eigenfaces 和 Fisherfaces 三种人脸检测算法进行模型训练和测试，最终选择效果最佳的LBPH算法用于本系统的人脸识别功能。接下来，利用Flask框架搭建Web界面，并通过Mysql数据库实现数据管理，从而完成一套完整的人脸识别考勤系统。使用说明：请阅读Readme文档并安装requirement.txt中列出的所有环境依赖项后即可开始使用该系统。此项目非常适合作为毕业设计课题推荐！
     
  • 人脸辨识系统-Face Recognition
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    简介：Face Recognition是一款先进的软件工具，利用人工智能技术自动识别和验证个人身份。通过分析面部特征，提供高效准确的身份认证解决方案。 人脸识别Face-Recognition在Matlab中的效率高，识别率达到99.9%。
     
  • 人脸识别技术（Face Recognition）
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    简介：人脸识别技术是一种生物识别技术，通过分析和对比人脸图像或视频中的特征信息来确认个人身份。该技术广泛应用于安全认证、社交媒体、移动支付等多个领域，极大地提升了便利性和安全性。 face_recognition 是一个简单的人脸识别库。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它来管理和识别人脸。该软件包采用了dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，在《Labeled Faces in the World》测试基准下达到了99.38%的准确率。此外，face_recognition还提供了一个名为face_recognition的命令行工具，方便用户通过命令行对文件夹中的图片进行人脸识别操作。 安装方法如下： 1. 首先需要安装 cmake 和 boost ``` pip install cmake pip install b ```
     
  • Keras-Face-Recognition: 基于MTCNN和Facenet的在线人脸识别模型
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    Keras-Face-Recognition是一款利用MTCNN进行人脸检测与Facenet提取面部特征，实现高效在线人脸识别的深度学习模型。 人脸识别算法在Keras中的实现需要以下环境：tensorflow-gpu==1.13.1 和 keras==2.1.5。预测所需的facenet_keras.h5文件可以从Release部分下载。 使用步骤如下： 1、将整个仓库download下来。 2、解压后，同时下载facenet_keras.h5文件，并将其放入model_data中。 3、把自己想要识别的人脸图片放到face_dataset目录下。 4、运行face_recognize.py即可开始进行人脸识别。另外，align.py可以查看人脸对齐的效果。 效果展示： 执行face_recognize.py后可得到相应的结果。
     
  • 基于Python的OpenCV与MySQL数据库的人脸识别打卡考勤系统
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    本项目构建了一套利用Python结合OpenCV进行人脸识别，并通过MySQL数据库管理用户信息的智能考勤系统。 基于Python的Opencv和Mysql数据库来实现的人脸识别打卡考勤系统是我大四毕业设计项目，在导师指导下完成并通过评审，获得99分高分评价。该项目代码完整且可运行，适合计算机相关专业的学生作为毕设或课程设计使用，也适用于需要进行实战练习的学习者。 该人脸识别打卡考勤系统的开发基于Python语言，并利用Opencv库实现人脸检测和识别功能；同时通过MySQL数据库存储用户信息及打卡记录等数据，确保了系统的完整性和实用性。对于初学者来说，该项目不仅具有较高的学习价值，还能帮助他们熟悉人脸识别技术的实际应用流程和技术要点。 此项目适合计算机相关专业的学生作为毕业设计、课程作业或个人技能提升的实战练习使用。