一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

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毕业设计: 微信小程序活动报名(源码 + 数据库 + 说明文档) 第2章 需求分析 7 2.1系统需求调研 7 2.2可行性分析 7 2.3 性能需求设计 8 2.3.1 系统的安全性 8 2.3.2 数据的完整性 8 2.4非功能需求分析 8 2.4.1端到端响应时间 8 2.4.2易用性需求 8 2.4.3 可扩展性 8 2.5界面需求设计 8 2.6系统的结构设计 9 第3章 数据库的设计与实现 11 3.1数据库设计的概念 11 3.2数据库的概念设计 11 3.3数据库的逻辑设计 12 第4章 系统实现 13 5.1系统开发环境 13 5.2模块实现 13 5.2.1后台管理平台首页 13 5.2.2活动添加界面的实现 13 5.2.3活动报名小程序首页面 14 5.2.4社团活动查看页面 14 5.2.5账号注册页面 15 5.2.6活动评论页面 16 第5章 系统测试 17 5.1测试目的 17 5.2测试环境 17 5.3用例测试 17 5.4性能测试 18 5.5测试结果 18

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