1. Principales tecnologías del proyecto
Lenguaje Python, dlib, OpenCV, diseño de interfaz Pyqt5, base de datos sqlite3
Este sistema utiliza dlib como herramienta de reconocimiento facial. dlib proporciona un método para mapear datos de imágenes faciales a un vector espacial de dimensión 128. Si dos imágenes provienen de la misma persona, la distancia entre los vectores espaciales mapeados por las dos imágenes será muy close. , de lo contrario estará muy lejos. Por lo tanto, es posible determinar si son la misma persona extrayendo imágenes y mapeándolas en un vector espacial de 128 dimensiones y luego midiendo si su distancia euclidiana es lo suficientemente pequeña.
2. Implementación del método y pasos de implementación
1. Crear una instancia del modelo de detección de rostros, modelo de detección de puntos clave de rostros, modelo de reconocimiento de rostros
2. El dispositivo de cámara de la computadora carga un par de imágenes.
3. Obtenga los vectores espaciales mapeados por las imágenes de la cara en la imagen, es decir, los valores de las características de la cara
4. Calcule la distancia euclidiana del vector de características y juzgue si son la misma persona de acuerdo con el umbral
principio de detección de características faciales dlib
1. Extraer puntos característicos: Ejemplo:
2. Guarde el valor de la característica
3. Calcular la distancia euclidiana del conjunto de datos de características para la comparación, y cuando el error es inferior a un cierto umbral, se determina que son la misma persona.
Otros elementos de estudio:
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