基于python的人脸识别系统毕业设计

基于Python搭建⼈脸识别考勤系统⽬录介绍⼈脸识别的实际应⽤构建⼈脸识别系统的步骤安装库导⼊库加载图像查找⼈脸位置并绘制边界框为⼈脸识别训练图像构建⼈脸识别系统⼈脸识别系统⾯临的挑战结论介绍在本⽂中，你将学习如何使⽤ Python 构建⼈脸识别系统。

⼈脸识别⽐⼈脸检测更进⼀步。

在⼈脸检测中，我们只检测⼈脸在图像中的位置，但在⼈脸识别中，我们制作了⼀个可以识别⼈的系统。

“⼈脸识别是验证或识别图⽚或视频中的⼈的挑战。

⼤型科技巨头仍在努⼒打造更快、更准确的⼈脸识别模型。

”⼈脸识别的实际应⽤⼈脸识别⽬前正被⽤于让世界更安全、更智能、更⽅便。

有⼏个⽤例：寻找失踪⼈员零售犯罪安全标识识别社交媒体上的帐户考勤系统识别汽车中的驾驶员根据性能和复杂性，有多种⽅法可以执⾏⾯部识别。

传统⼈脸识别算法：在 1990 年代，整体⽅法被⽤于⼈脸识别。

⼿⼯制作的局部描述符在 1920 年代初期开始流⾏，然后在 2000 年代后期采⽤局部特征学习⽅法。

⽬前⼴泛使⽤并在OpenCV中实现的算法如下：Eigenfaces (1991)Local Binary Patterns Histograms (LBPH) (1996)Fisherfaces(1997)Scale Invariant Feature Transform (SIFT) (1999)Speed Up Robust Features (SURF)(2006)每种⽅法都遵循不同的⽅法来提取图像信息并将其与输⼊图像进⾏匹配。

Fischer-faces和Eigenfaces与 SURF 和 SIFT 具有⼏乎相似的⽅法。

LBPH 是⼀种简单但⾮常有效的⽅法，但与现代⼈脸识别器相⽐，速度较慢。

与现代⼈脸识别算法相⽐，这些算法并不快。

传统算法不能仅通过拍摄⼀个⼈的单张照⽚来训练。

⼈脸识别深度学习：⼀些⼴泛使⽤的基于深度学习的⼈脸识别系统如下：DeepFaceDeepID series of systemsVGGFaceFaceNet⼈脸识别器⼀般是在⼈脸图像中找出重要的点，如嘴⾓、眉⽑、眼睛、⿐⼦、嘴唇等。

人脸识别毕业设计人脸识别毕业设计随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，人脸识别技术逐渐成为了现代社会中重要的一环。

无论是在安全领域、金融行业还是社交娱乐等各个领域，人脸识别技术都发挥着重要的作用。

因此，人脸识别成为了许多学生毕业设计的热门选题之一。

在人脸识别技术的设计中，首先需要进行人脸的检测和定位。

这一步骤是整个识别过程的基础，也是最关键的一步。

通过使用计算机视觉算法，可以对图像中的人脸进行准确的定位和标记。

在这个过程中，可以使用传统的算法，如Haar级联分类器或基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）。

接下来，需要进行人脸的特征提取。

通过提取人脸图像中的关键特征，可以将其转化为一组数字或向量表示。

这些特征可以包括人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等等。

传统的特征提取算法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），而现在越来越多的研究者开始使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和自编码器（Autoencoder）。

在特征提取之后，需要进行人脸的比对和识别。

这一步骤是整个人脸识别系统的核心。

通过计算两个人脸特征之间的相似度，可以判断它们是否属于同一个人。

常用的算法包括欧氏距离和余弦相似度。

此外，还可以使用支持向量机（SVM）和神经网络等机器学习算法来进行人脸识别。

然而，人脸识别技术并不完美。

在实际应用中，还会面临一些挑战和问题。

首先，光照条件的变化会对人脸识别产生影响。

不同的光照条件下，人脸的外观会发生变化，从而导致识别的准确性下降。

其次，姿态的变化也会对人脸识别造成困扰。

当人脸被旋转、遮挡或者出现侧脸时，识别的难度会增加。

此外，还有一些其他因素，如年龄、表情和妆容等，也会对人脸识别的准确性产生影响。

为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性，研究者们正在不断探索和改进各种算法和技术。

例如，可以使用多尺度人脸检测算法来解决光照和姿态变化的问题。

同时，还可以使用深度学习算法来提取更丰富和鲁棒的人脸特征。

信息科学与技术学院毕业论文课题名称：基于特征识别的人脸检测系统学院:信息科学与技术学院完成日期：二○一七年五月十九日摘要我的毕业设计题目是基于特征的人脸检测系统，这个系统不仅仅能够检测人脸，还具有识别人脸的功能。

检测人脸检测部分的算法采用的是于仕祺老师的LBP特征加Gentle AdaBoost 分类器相结合的算法,提取识别特征部分的算法采用的是Google在2015年提出的基于深度学习策略的一种人工神经网络FaceNet，较为新颖，其准确率高,在光照不足，姿态和表情变化剧烈时仍能保持稳定，具有很强的鲁棒性。

该系统的界面使用MFC编写,在具体实现中了应用了多线程编程技术实现了一个简单的生产者消费者模型,从而提高了系统的识别效率，另外,对人脸的识别模块还使用了Python，C++混合编程技术引入了Google的开源深度学习框架Tensorflow作为对FaceNet的具体实现，数据库使用的是SQL Server2012，连接数据库使用的是微软公司的ADO 组件.该系统主要有信息采集模块和实时监控模块两个部分，前者完成对任务样本的信息采集工作，后者完成在实时监控的情况下对出现在画面中的人脸进行检测和识别，检测部分的速度可以达到40～60的FPS，识别部分由于计算量较大，只能达到2～5的FPS。

该系统经过简单的硬件支持和部署之后，基本可以完成在实际场景中的简单应用,具有一定的学术研究和实际应用价值。

关键词:人脸检测;人脸识别；机器学习；Tensorflow；实时监控IABSTRACTThe topic of this graduation project is Face Detection System based on characteristics which achieves the face detection and face recognition two functions. The algorithm of face detection part uses a kind of enhanced algorithm based on LBP feature and Gentle AdaBoost classifier proposed by ShiQi Yu，the algorithm of extracting face feature used in recognition part uses a kind of manual neural network FaceNet based on deep learning strategy proposed by Google in 2015.FaceNet has reached high arruracy and it is robustness to the change of illumination，posture and expression。

基于python的⼈脸识别（检测⼈脸、眼睛、嘴巴、⿐⼦......）import numpy as npimport cv2# 脸face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') face_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')# 眼睛eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')eye_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml')#嘴巴mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_mcs_mouth.xml')mouth_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml')#⿐⼦nose_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_mcs_nose.xml')nose_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml')#⽿朵leftear_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_mcs_leftear.xml')leftear_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_mcs_leftear.xml')rightear_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_mcs_rightear.xml')rightear_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_mcs_rightear.xml') #face_cascade = cv2.CascadeClassifier("../../opencv-2.4.9/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml") #eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('../../opencv-2.4.9/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml')img = cv2.imread('22.jpg')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#脸faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 3)for (x, y, w, h) in faces:img = cv2.rectangle(img, (x,y),(x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]roi_color = img[y:y+h, x:x+w]#眼睛eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray, 1.2, 3)for (ex,ey,ew,eh) in eyes:cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey),(ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)#嘴巴mouth = mouth_cascade.detectMultiScale(roi_gray, 1.5,5)for (mx, my, mw, mh) in mouth:cv2.rectangle(roi_color, (mx, my), (mx+mw, my+mh), (0, 0, 255), 2)#⿐⼦nose = nose_cascade.detectMultiScale(roi_gray, 1.2, 5)for (nx, ny, nw, nh) in nose:cv2.rectangle(roi_color, (nx, ny), (nx+nw, ny+nh), (255, 0, 255), 2)#⽿朵leftear = leftear_cascade.detectMultiScale(roi_gray,1.01, 2)for (lx, ly, lw, lh) in leftear:cv2.rectangle(roi_color, (lx, ly), (lx+lw, ly+lh), (0, 0, 0), 2)rightear = rightear_cascade.detectMultiScale(roi_gray, 1.01, 2)for (rx, ry, rw, rh) in rightear:cv2.rectangle(roi_color, (rx, ry), (rx+rw, ry+rh), (0, 0, 0), 2)cv2.imshow('img', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()上效果图：参考博客：1. 点击打开链接2.点击打开链接。

10分钟学会使⽤python实现⼈脸识别（附源码）⽬录前⾔⼀、⾸先⼆、接下来1.对照⼈脸获取2. 通过算法建⽴对照模型3.识别前⾔今天，我们⽤Python实现简单的⼈脸识别技术！Python⾥，简单的⼈脸识别有很多种⽅法可以实现，依赖于python胶⽔语⾔的特性，我们通过调⽤包可以快速准确的达成这⼀⽬的。

这⾥介绍的是准确性⽐较⾼的⼀种。

⼀、⾸先梳理⼀下实现⼈脸识别需要进⾏的步骤：流程⼤致如此，在此之前，要先让⼈脸被准确的找出来，也就是能准确区分⼈脸的分类器，在这⾥我们可以⽤已经训练好的分类器，⽹上种类较全，分类准确度也⽐较⾼，我们也可以节约在这⽅⾯花的时间。

既然⽤的是python，那⾃然少不了包的使⽤了，在看代码之前，我们先将整个项⽬所需要的包罗列⼀下：· CV2(Opencv)：图像识别，摄像头调⽤· os：⽂件操作· numpy：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语⾔的⼀个扩展程序库，⽀持⼤量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供⼤量的数学函数库· PIL：Python Imaging Library，Python平台事实上是图像处理的标准库⼆、接下来1.对照⼈脸获取#-----获取⼈脸样本-----import cv2#调⽤笔记本内置摄像头，参数为0，如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2cap = cv2.VideoCapture(0)#调⽤⼈脸分类器，要根据实际路径调整3face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'X:/Users/73950/Desktop/FaceRec/haarcascade_frontalface_default.xml') #待更改#为即将录⼊的脸标记⼀个idface_id = input('\n User data input,Look at the camera and wait ...')#sampleNum⽤来计数样本数⽬count = 0while True:#从摄像头读取图⽚success,img = cap.read()#转为灰度图⽚，减少程序符合，提⾼识别度if success is True:gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)else:break#检测⼈脸，将每⼀帧摄像头记录的数据带⼊OpenCv中，让Classifier判断⼈脸#其中gray为要检测的灰度图像，1.3为每次图像尺⼨减⼩的⽐例，5为minNeighborsfaces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)#框选⼈脸，for循环保证⼀个能检测的实时动态视频流for (x, y, w, h) in faces:#xy为左上⾓的坐标,w为宽，h为⾼，⽤rectangle为⼈脸标记画框cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+w), (255, 0, 0))#成功框选则样本数增加count += 1#保存图像，把灰度图⽚看成⼆维数组来检测⼈脸区域#(这⾥是建⽴了data的⽂件夹，当然也可以设置为其他路径或者调⽤数据库)cv2.imwrite("data/User."+str(face_id)+'.'+str(count)+'.jpg',gray[y:y+h,x:x+w])#显⽰图⽚cv2.imshow('image',img)#保持画⾯的连续。

基于Python的人脸识别技术研究人脸识别技术是一种建立在计算机视觉领域上的技术，近年来得到了广泛的研究和应用。

随着科技的不断发展，人脸识别技术的应用将越来越广泛，如今已经在公共安全、金融、智能门禁等领域得到了广泛的应用。

本篇文章将以基于 Python 的人脸识别技术为主题，介绍其应用和研究进展。

一、人脸识别技术的应用人脸识别技术的应用越来越广泛，特别是在公共安全领域。

目前全球各地的政府和安全机构都在研究和使用人脸识别技术，如监控系统、人员管理系统、考勤管理系统等都可以使用人脸识别技术实现智能化管理。

在金融领域，人脸识别技术也正在逐渐应用。

例如在银行等机构中，人脸识别技术可以通过识别客户的人脸来识别身份，保证账户的安全性。

应用于智能门禁也是人脸识别技术的一大应用领域。

人脸识别技术可以取代传统的门禁卡、密码等方式，实现更安全和便捷的门禁管理。

二、Python在人脸识别技术中的应用Python语言是一种高级编程语言，其简单易学、可读性强、灵活性高、足够庞大的库等特点受到了广泛的欢迎与使用。

在人脸识别领域，Python语言也有其独特的优势。

Python主要应用于人脸识别技术的图像处理模块和机器学习算法。

1、Python中的图像处理模块Python中的图像处理模块包含了许多类库，如OpenCV、Pillow、Pygame等。

其中OpenCV是应用最广泛的图像处理库，它能够实现图像处理中常见操作，如图像变换、过滤、色彩空间转换等。

在人脸识别领域，OpenCV也被广泛应用。

OpenCV提供了许多算法和函数来实现人脸识别器和人脸检测器，如Haar Cascade 分类器、LBP特征等。

同时，OpenCV还提供了一些集成了机器学习算法的函数，如人脸识别器、人脸检测器等。

由于其强大的功能和灵活性，Python和OpenCV已经成为实现人脸识别技术的最佳选择。

2、Python中的机器学习算法在人脸识别技术中，基于机器学习的算法已经成为最常用的方法之一。

第1篇一、实验目的1. 了解人脸识别的基本原理和流程。

2. 掌握人脸识别算法的实现和应用。

3. 分析不同人脸识别算法的性能和优缺点。

4. 评估人脸识别技术在实际应用中的可行性和效果。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 10/Ubuntu 18.042. 编程语言：Python3. 开发工具：PyCharm/VS Code4. 库：OpenCV、dlib、TensorFlow、Keras等5. 硬件要求：CPU：Intel Core i5以上；内存：8GB以上三、实验内容1. 人脸检测2. 特征提取3. 人脸识别4. 性能评估四、实验步骤1. 人脸检测- 使用OpenCV或dlib库实现人脸检测功能。

- 预处理输入图像，如灰度化、缩放、裁剪等。

- 运用人脸检测算法（如Haar cascades、SSD、MTCNN等）进行人脸定位。

- 输出检测到的人脸位置信息。

2. 特征提取- 使用深度学习或传统方法提取人脸特征。

- 深度学习方法：使用卷积神经网络（CNN）提取人脸特征，如VGG、ResNet 等。

- 传统方法：使用LBP、HOG、PCA等算法提取人脸特征。

- 将提取到的特征进行归一化处理。

3. 人脸识别- 使用训练好的模型进行人脸识别。

- 将提取到的人脸特征与数据库中的特征进行比对。

- 根据比对结果判断是否为同一个人。

4. 性能评估- 使用测试集评估人脸识别算法的性能。

- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。

- 分析不同算法的性能和优缺点。

五、实验结果与分析1. 人脸检测- 比较不同人脸检测算法的检测速度和准确率。

- 分析算法在不同光照、姿态、表情等条件下的表现。

2. 特征提取- 比较不同特征提取方法的提取效果。

- 分析特征提取对识别性能的影响。

3. 人脸识别- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。

- 分析不同算法的识别性能。

1. 总结实验过程中遇到的问题和解决方法。

2. 分析实验结果，得出实验结论。

人脸识别系统毕业设计人脸识别系统毕业设计随着科技的不断进步和人们对安全性的日益重视，人脸识别系统逐渐成为一种被广泛应用的技术。

作为一种生物识别技术，人脸识别系统能够通过摄像头捕捉到的人脸图像，进行特征提取和比对，从而实现对个体身份的识别。

在毕业设计中，我选择了开发一个人脸识别系统，旨在探索和应用这一前沿技术。

首先，我将介绍人脸识别系统的原理和应用。

人脸识别系统主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和比对等环节。

图像采集使用摄像头捕捉到人脸图像，图像预处理则对采集到的图像进行去噪、对齐等操作，以提高后续处理的准确性。

特征提取是人脸识别系统的核心环节，通过对图像进行分析和计算，提取出人脸的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴等位置和形状。

最后，比对阶段将提取到的特征与数据库中已有的特征进行对比，从而确定个体的身份。

人脸识别系统在安防领域有着广泛的应用。

例如，它可以用于门禁系统，通过识别人脸来控制门的开关，实现自动化的出入管理。

此外，人脸识别系统还可以用于监控系统，通过对摄像头捕捉到的人脸图像进行实时识别，及时发现和报警异常行为。

在社交娱乐领域，人脸识别系统也有着很多的应用，如人脸美化、人脸动画等。

可以说，人脸识别系统在各个领域都有着广泛的应用前景。

接下来，我将介绍我设计的人脸识别系统的具体实现。

首先，我选择了OpenCV作为主要的开发工具，因为它是一个功能强大且开源的计算机视觉库，可以方便地进行图像处理和特征提取。

其次，我使用了深度学习的方法来提高人脸识别的准确性。

深度学习是一种模仿人脑神经网络的计算模型，通过多层次的神经元网络结构，可以自动学习和提取图像中的特征。

我使用了卷积神经网络（CNN）作为主要的模型，通过大量的训练数据和反向传播算法，让网络自动学习人脸的特征。

在实际的应用中，我设计了一个简单的人脸识别系统原型。

该系统包括一个摄像头和一个显示屏，用户可以站在摄像头前，系统会自动捕捉到用户的人脸图像，并进行特征提取和比对，最后在显示屏上显示出用户的身份信息。

使用Python实现人脸识别系统随着科技的发展，人脸识别技术得到了迅速的发展并广泛应用于各个领域。

从安保领域到金融领域，从政府到企业，人脸识别技术的作用越来越被重视。

而Python作为一门高效、易学、开放式的编程语言，成为了很多人脸识别系统的常用工具。

本文将基于Python介绍如何实现一个基础的人脸识别系统。

一、人脸识别技术的原理人脸识别技术是基于人脸的图像特征来实现的。

大多数人脸识别系统包含两个主要的组成部分：人脸检测和人脸识别。

人脸检测是指从一张图像中检测出人脸的位置，而人脸识别是指将这个检测出的人脸与一组已知的人脸图像进行比对从而识别出该人的身份。

为了实现人脸检测和人脸识别，我们需要用到一些机器学习算法，如人脸检测算法和人脸识别算法。

常见的人脸检测算法有Haar Cascade、HOG和CNN等，而开源的人脸识别算法则有OpenFace、FaceNet和DeepFace等。

这些算法在Python中都有相应的实现，便于我们快速实现一个人脸识别系统。

二、实现步骤1.安装必要的Python库实现人脸识别系统需要先安装Python中的一些必要的库，如NumPy、OpenCV和face_recognition等。

这些库可以通过pip命令轻松安装。

例如：pip install numpypip install opencv-pythonpip install face_recognition2.收集人脸数据在实现人脸识别系统的过程中，我们需要收集一些人脸数据供后续的训练和识别使用。

在收集人脸数据时，需要满足以下几个原则：1）数据集要尽可能地大，包含各个年龄段和性别。

2）数据集要尽可能地真实，包含各种不同的表情和姿态。

3）数据集要尽可能地标准化，人脸的大小、角度、亮度和光照等都应该保持一致。

4）数据集要尽可能地多样化，包括佩戴眼镜、头发遮挡、面具等特殊情况。

在实际收集人脸数据时，可以手动从网上下载或拍摄照片，并对照片进行处理和标注。

人脸识别毕业设计（一）引言概述：人脸识别技术作为一项以人脸为特征进行身份识别的技术，已经在各个领域得到广泛应用。

本文旨在探讨人脸识别技术在毕业设计中的应用，通过分析和研究相关理论和实践案例，深入分析人脸识别技术的原理、特点以及存在的问题与挑战，为毕业设计的实施提供指导。

正文内容：1. 人脸识别技术的原理- 人脸特征提取算法分析- 人脸检测与定位技术介绍- 人脸特征匹配与识别原理解析- 数据库存储与管理方法探讨- 人脸识别技术与其他生物识别技术的比较2. 人脸识别技术的应用场景- 人脸识别在公共安全领域的应用- 人脸识别在社交娱乐领域的应用- 人脸识别在金融行业的应用- 人脸识别在智能家居领域的应用- 人脸识别在医疗健康领域的应用3. 人脸识别技术存在的问题与挑战- 鲁棒性和准确性的平衡问题- 光照、姿态和表情等因素的干扰- 隐私与安全性问题的考虑- 大规模人脸数据集的获取与管理- 在特定人群中的适用性和可靠性问题4. 人脸识别技术的改进方法与思路- 基于深度学习的人脸识别算法研究- 多模态信息融合技术的应用- 非刚性人脸对齐与图像增强技术的优化- 基于人脸属性的识别方法探索- 迁移学习在人脸识别中的应用研究5. 人脸识别技术的发展前景与建议- 人脸识别技术在社会发展中的作用和前景- 高性能硬件在人脸识别技术中的应用- 用户体验与用户隐私平衡的考虑- 加强人脸识别技术的标准化建设- 探索人脸识别技术与其他技术的结合总结：本文围绕人脸识别技术的应用于毕业设计进行了深入的研究和分析，从技术原理、应用场景、问题与挑战、改进方法以及发展前景等各个方面进行了探讨。

尽管人脸识别技术还存在一些问题和挑战，但是其在各个领域的应用前景广阔。

为了保证人脸识别技术的可靠性和合规性，需要进一步加强标准化建设和隐私保护措施，并探索与其他相关技术的相互融合与应用。