【源码】基于Python和YOLOv8的人脸防伪检测系统

项目简介

人脸识别技术在多个领域广泛应用，但人脸欺诈行为也随之增多，威胁到系统的安全性与可靠性。本项目提出改进的YOLOv8模型，提升人脸防伪检测的准确性和实时性。项目使用包含1800张图像的Face Anti Spoofing数据集进行训练和评估，提供Web前端展示，适配“目标检测”和“实例分割”模型，具备多种识别模式及结果保存导出功能。

项目的主要特性和功能

1. 模型适配性强：适配YOLOV8的“目标检测”和“实例分割”模型，可通过加载相应的权重（.pt）文件自适应加载。
2. 识别模式多样：支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”三种识别模式。
3. 结果处理便捷：支持上述三种识别结果的保存导出，识别完成后自动保存结果到tempDir中。
4. 前端可自定义：支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改。
5. 系统功能丰富：支持检测结果表格显示、置信度和IOU阈值手动调节、自定义加载权重文件、Excel导出检测结果数据等功能。

安装使用步骤

环境准备

用户已下载本项目的源码文件后，参考安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程创建Python虚拟环境并安装依赖库。

数据集准备

确保使用“Face Anti Spoofing”数据集，该数据集分为真实人脸和伪造人脸两类。

模型训练

按照手把手YOLOV8训练视频教程进行操作，运行训练脚本，通过训练获得权重文件（best.pt）。

模型使用

使用训练好的权重文件，运行相应脚本实现“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”等功能。识别结果会自动保存导出。

前端配置与展示

若要使用Web前端系统，可根据教程自定义标题、背景图等，然后运行相关脚本展示识别结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】