【源码】基于Python的面部识别系统

项目简介

面部识别系统在网络安全、银行、海关等众多领域有着重要应用。本项目基于Python语言，借助OpenCV库、MTCNN和FaceNet模型，实现了涵盖人脸检测、特征提取及特征匹配的完整面部识别流程。

项目的主要特性和功能

1. 人脸检测：运用MTCNN算法在图像中检测并定位人脸。
2. 特征提取：利用FaceNet模型从检测到的人脸提取特征向量。
3. 特征匹配：采用K - 最近邻（KNN）算法，将提取的特征向量与预存人脸库匹配来识别人脸。
4. 实时识别：通过摄像头捕获视频流，对每一帧进行实时人脸检测与识别。
5. 人脸对齐：使用MTCNN进行人脸检测时，提取面部关键点并对齐，提升识别准确性。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境，同时安装OpenCV、TensorFlow、facenet等必要库。
2. 数据集准备：准备用于训练和测试的人脸数据集。
3. 模型训练：运行createMtcnnAndFacenet.py，创建人脸图像库和人脸特征嵌入数据库。
4. 实时识别：运行startFaceReco.py，启动实时人脸识别系统。

注意：因代码涉及大量图像处理和机器学习算法，建议在性能较好的计算机上运行。运行项目前，需确保已正确安装所有依赖库。可根据项目需求调整参数或代码以适应不同应用场景，项目中的模型和数据集可能需进一步优化和扩展，以提高识别准确率和性能。

下载地址

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