人脸采集与识别系统是计算机视觉领域的一个重要应用，它基于深度学习和图像处理技术来捕捉、分析和识别个体的人脸特征。在这个系统中，Python语言作为主要开发工具，结合PyQt5库创建用户界面，提供了易用且高效的交互体验。同时，系统利用face_recognition库进行人脸识别，该库是基于dlib的高效人脸识别算法实现。 让我们深入了解一下Python。Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和丰富的库资源受到广大开发者的喜爱。在本项目中，Python作为核心开发语言，负责处理数据和控制系统的运行流程。 PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python模块，它是Qt库的Python绑定。通过PyQt5，开发者可以构建美观、功能丰富的界面，使用户能够直观地与系统进行交互。例如，设置摄像头捕获人脸，显示识别结果，以及进行其他操作。 数据库方面，项目支持两种常见的关系型数据库——SQLite和MySQL。SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，无需单独的服务器进程，适合于小型应用程序。而MySQL则是一种广泛使用的开源数据库，适用于大型、高性能的应用，可提供更好的并发性和数据管理能力。在这套系统中，数据库可能用于存储人脸模板、用户信息等，以便后续的识别和管理。 face_recognition库是基于dlib的预训练模型，能进行人脸识别和面部特征定位。它能够处理JPEG或PNG图像，甚至实时视频流，找出图片中的人脸，并计算出每个人脸相对于图片的坐标。此外，该库还可以进行人脸识别，将新的人脸与已知的人脸模板进行比对，从而判断是否为同一人。 在实际应用中，这个系统可能包括以下几个关键步骤： 1. **人脸检测**：使用face_recognition库检测图像或视频流中的所有人脸。 2. **特征提取**：对检测到的人脸提取特征向量，这些特征向量是人脸识别的基础。 3. **人脸识别**：通过计算特征向量之间的距离，确定两个人脸是否匹配。 4. **数据库交互**：将新的人脸信息存储到数据库，或者查询数据库以进行身份验证。 5. **用户界面**：PyQt5界面展示捕获的图像，识别结果以及相应的操作选项。 这个项目结合了Python的编程灵活性、PyQt5的GUI设计能力、SQLite和MySQL的数据库管理，以及face_recognition库的先进人脸识别技术，构建了一个全面的人脸采集与识别系统。对于学习和实践计算机视觉、数据库管理和Python GUI编程的开发者来说，这是一个很好的实战案例。

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棕榈静脉识别库 欢迎来到基于 Bob 的掌静脉识别库。 该库旨在对手掌静脉识别算法进行公平的比较。 它包含在各种手掌静脉图像数据库上执行各种手掌静脉识别实验的脚本，运行帮助就像进入命令行并输入一样简单： $ bin/palmveinverify.py --help 关于 该库由的开发。 PalmVeinRecLib 旨在以可比较和可重复的方式运行手掌静脉识别实验。 笔记 当您在工作时，您可能会获得一个版本，其中设置了所有路径，以便您可以直接开始运行实验。 在之外，您需要设置指向数据库的路径，请查看有关如何执行此操作的文档。 数据库 为了实现这一目标，包含了许多公开可用的面部图像数据库的接口，并定义了默认评估协议，例如： CASIA 多光谱掌纹数据库 [ http://biometrics.idealtest.org/dbDetailForUser.do?id=6 ] VERA 掌

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基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 【项目介绍】 本项目后端采用Python作为开发语言，Django作为WEB后端框架，用到的库有face_recognition人脸识别库,keras深度学习库,tensorflow,opencv计算机视觉库,Image等图片处理相关的第三方库。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

人脸识别68个特征点检测数据库shape_predictor_68_face_landmarks.dat，报这个错误的[RuntimeError]: Unable to open dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat --dlib.shape_predictor()可以下载安装

记录人脸识别库Dlib库的运行环境的选择、依赖库的安装、实例代码的调试和验证，识别模型的收集及验证。

fingerprintjs2 是一个现代的、灵活的浏览器 fingerprinting 库，继承了原始的 fingerprintjs。原始的 fingerprintjs 库开发于 2012，现在更新的话需要打破向后兼容。所以，这个项目一切从新开始。这个项目使用了更多的资源用于fingerprinting ，它们都是可配置的，即你可以根据自己的需要选择并激活其中的一个。我同时还关注了在中国很流行的 IE 插件，例如 QQ、百度等等。这个项目无法向后兼容原始的 fingerprintjs。这个项目使用了 semver。