一、项目介绍
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。
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
二、项目截图
三、补充说明
项目运行：
1、pycharm打开整个项目文件
2、配置Python本地环境
3、安装下面的依赖库
4、启动运行run.py
依赖库:
numpy
PyQt5
opencv-python
dlib
人脸识别研究现状
实现人脸识别一般包括人脸检测和算法识别两个过程。人脸检测用到人脸检测器，人脸识别需要用到人脸识别算法，下面是常见的几种人脸检测器和人脸识别算法介绍。
常见的四种人脸检测分别是OpenCV的Haar人脸检测器、基于深度学习的OpenCV人脸检测器、Dlib的HOG人脸检测器和MTCNN人脸检测器。各个检测器的详细介绍如表1-1：
表1-1人脸检测器对比表
Table 1-1 Comparison of face detectors
名称描述优点缺点
OpenCVHaar人脸检测OpenCV的Haar人脸检测的级联函数是通过大量的正负图像中训练得出1.CPU上实时运行
2.架构简单
3.可用于检测不同例的人脸
1.受光线影响，准确度不高
2.不适用于非正面图像
3.在遮挡下不起做用
基于深度学习的OpenCV人脸检测器
基于Single-Shot-Multibox检测器，并使用ResNet架构做为主干。有Caffe和Tensorflow两个模型
1.四种方法中最准确
2.在CPU上实时运行
3.适用于不一样的脸方向上下左右侧面等
4.严重遮挡下可工作
5.可以检测各尺度的脸
不如Dlib HoG的面部检测器快
Dlib HOG+SVM人脸检测
基于图像的Hog特征，综合支持向量机算法实现
1.CPU上最快的方法
2.适用于正面和略微非正面的面部
3.可在在小的遮挡下工作
1.主要缺点是它不能检测小脸；2.边界框一般有时排除前额的一部分甚至下巴的一部分；4.在严重遮挡下不能很好地工做；5.不适用于侧面和极端非正面，如俯视或俯视
MTCNN人脸检测基于CNN的功能的最大边距对象检测器
1.适用于不一样的面部方向
2.偶然场景下健壮。
3在GPU上很是快
1.CPU速度很慢
2.不会检测小脸
3.边界框小于HoG探测器
现阶段最常见的几种人脸识别算法分别是：EigenFace特征脸方法、FisherFace LDA线性判别、LBPH人脸识别算法（本系统的人脸识别使用该算法，该算法的人脸识别实现过程第二章会具体讲解）。
（1） EigenFace特征脸方法
EigenFace特征脸是一种基于主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）的人脸识别算法[5]，也是首个将统计方法运用到人脸识别进行研究的算法。它以K-L变换为基础，将PAC主成分分析应用到人脸识别，其思想是将原始图像投影到特征空间，得到很多的降维图像,再把得到的降维图像的主要成分表示成人脸,也被称为“特征脸”。
FisherFace LDA线性判别是一种基于LDA(Linear Discriminant Analysis，线性判别分析)的人脸识别算法[6]。LDA和PCA的共同点是他们都是通过特征值的方法确定主成分，区别在于PCA是协方差矩阵的特征值表示，LDA求的矩阵比PCA复杂。两者在计算平均脸的平均值上也有着很大差别，前者是对每个经过Fisher准则判断过的属于同一类样本数据进行求平均值计算，后者是直接对全部样本数据进行求平均值计算。LDA线性判别的准则是扩大不同的人脸的图像之间距离，缩小同一个人不同图像的距离。
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