1. Principais tecnologias do projeto
Linguagem Python, dlib, OpenCV, design de interface Pyqt5, banco de dados sqlite3
Este sistema usa dlib como uma ferramenta de reconhecimento facial. dlib fornece um método para mapear dados de imagem facial para um vetor espacial de 128 dimensões. Se duas imagens vierem da mesma pessoa, a distância entre os vetores espaciais mapeados pelas duas imagens será muito perto. , caso contrário, estará longe. Portanto, é possível determinar se são a mesma pessoa extraindo imagens e mapeando-as para um vetor espacial de 128 dimensões e, em seguida, medindo se a distância euclidiana é pequena o suficiente.
2. Implementação do método e etapas de implementação
1. Instancie o modelo de detecção de face, modelo de detecção de ponto-chave de face, modelo de reconhecimento de face
2. O dispositivo de câmera do computador carrega um par de fotos
3. Obtenha os vetores espaciais mapeados pelas imagens de rosto na imagem, ou seja, os valores de recursos de rosto
4. Calcule a distância euclidiana do vetor de recursos e julgue se eles são a mesma pessoa de acordo com o limite
princípio de detecção de recursos faciais dlib
1. Extrair pontos de recurso: Exemplo:
2. Salve o valor do recurso
3. Calcule a distância euclidiana do conjunto de dados do recurso para comparação e, quando o erro for menor que um determinado limite, é determinado que eles são a mesma pessoa.
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