# face_recognition_py
本项目基于OpenCV使用Haar级联分类器实现人脸检测,与dlib库进行实时跟踪,应用LBPH算法开发了一个功能相对完整的人脸识别系统。系统采用MySQL进行数据存储,能够进行学生上课考勤人脸点名的功能,并拥有基于PyQt5设计的GUI实现。
## 系统预览
### 核心框架
![](https://github.com/kuronekonano/Face-Recognition-Based-Attendance-System/raw/master/images/CoreUI.png)
### 人脸采集
![](https://github.com/kuronekonano/Face-Recognition-Based-Attendance-System/raw/master/images/DataRecordUI.png)
### 数据管理
![](https://github.com/kuronekonano/Face-Recognition-Based-Attendance-System/raw/master/images/DataManageUI.png)
## 如何运行?
以下操作基于Anaconda3环境,并在Windows10 x64上测试。
### 克隆代码
```
$ git clone https://github.com/kuronekonano/Face-Recognition-Based-Attendance-System.git
$ cd Face-Recognition-Based-Attendance-System
```
### 创建Python虚拟环境
```
$ conda create -n opencv python=3.6
$ activate opencv
```
### 安装OpenCV
```
$ cd modules
$ pip install opencv_python-3.4.1+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl
```
### 安装dlib
```
$ pip install dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
```
### 安装其它依赖包
```
$ cd ..
$ pip install -r requirements.txt
```
### 运行核心框架
```
$ python core.py
```
### 运行人脸采集系统
```
$ python dataRecord.py
```
### 运行数据管理系统
```
$ python dataManage.py
```
### 更新
```
$ git pull
```
### 退出虚拟环境
```
$ deactivate
```
## License
GPL-3.0
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温馨提示
实现技术: OpenCV:用于图像处理、人脸检测和特征提取。 Dlib 或 MTCNN:用于更准确地检测人脸并提取人脸关键点。 FaceNet 或 VGGFace:用于提取人脸特征向量。 数据库:用于存储员工信息和考勤记录,可以选择 MySQL、SQLite 等数据库。 数据收集阶段: 让每位员工提供一组照片,以用于识别。这些照片应包含不同角度和表情的头像。 数据预处理: 使用 OpenCV 对收集到的照片进行预处理,如灰度化、直方图均衡化等,以提高后续人脸识别的准确性。 人脸检测: 使用 OpenCV 提供的人脸检测算法(如 Haar 特征分类器或深度学习模型)来检测图像中的人脸区域。 特征提取: 对检测到的人脸区域进行特征提取,常见的方法包括使用人脸关键点检测算法(如 Dlib、MTCNN)或深度学习模型(如 FaceNet、VGGFace)来提取人脸的特征向量。 人脸识别: 将提取到的特征向量与事先收集到的员工人脸特征向量进行比对,以识别员工身份。可以使用简单的欧氏距离或更复杂的相似度匹配算法来进行比对。 考勤记录: 根据识别结果,记录员工的签到时间和签退时间,并将记
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SYS.zip (53个子文件)
2、Python实现基于人脸识别的上课考勤系统
Face-Recognition-Based-Attendance-System-master
pyqt5test.py 12KB
attendance_csv
2020-04-14-15h25m02s.csv 57B
login_to_system.py 10KB
qtable_test.py 12KB
shape_predictor_68_face_landmarks.dat 95.08MB
微软雅黑Bold.ttf 14.01MB
shape_predictor_5_face_landmarks.dat 8.73MB
dataManage.py 41KB
dataRecord.py 46KB
LICENSE 34KB
alarm.wav 654KB
eshop.wav 672KB
modules
dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 2.3MB
core.py 72KB
icons
success.png 1KB
error.png 1KB
icon1.png 2KB
warning.png 772B
icon.png 11KB
requirements.txt 70B
haarcascades
haarcascade_profileface.xml 809KB
haarcascade_smile.xml 184KB
haarcascade_frontalface_alt.xml 661KB
haarcascade_russian_plate_number.xml 74KB
haarcascade_frontalcatface.xml 402KB
haarcascade_lefteye_2splits.xml 191KB
haarcascade_eye.xml 333KB
haarcascade_lowerbody.xml 386KB
haarcascade_frontalcatface_extended.xml 374KB
haarcascade_upperbody.xml 767KB
haarcascade_frontalface_default.xml 908KB
haarcascade_frontalface_alt_tree.xml 2.56MB
haarcascade_righteye_2splits.xml 192KB
haarcascade_frontalface_alt2.xml 528KB
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 588KB
haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml 45KB
haarcascade_fullbody.xml 466KB
.gitignore 1KB
images
CoreUI.png 55KB
DataManageUI.png 133KB
DataRecordUI.png 41KB
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 21.43MB
ui
TelegramBotDialog.ui 4KB
UserInfoDialog.ui 8KB
Core.ui 15KB
DataRecord.ui 16KB
export_excel.ui 5KB
CreateClass.ui 4KB
DataManage.ui 14KB
README.md 2KB
config
logging.cfg 380B
项目介绍.docx 587KB
th.jpg 31KB
共 53 条
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资源评论
- 2301_806853432024-08-27发现一个宝藏资源,赶紧冲冲冲!支持大佬~
荒野大飞
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