基于FaceNet和CenterFace的人脸识别系统-课程设计与毕业设计实例

本项目采用FaceNet和CenterFace技术，实现了高效准确的人脸识别系统。在人脸检测阶段，我们使用CenterFace算法，通过获取五个关键点，进行仿射变换，实现对人脸的精准对齐。为了构建训练集，我们使用爬虫技术采集明星数据，并进行数据清洗。CASIA-FaceV5则被选为测试集，确保系统在不同数据集上的稳健性。系统采用PyQt5进行界面开发，所有视图均在/src/view目录下。人脸特征及相关信息通过MySQL进行存储。实时图像采集利用OpenCV实现，提取特征向量后与数据库信息进行比对，通过设置的最大距离判断是否为同一人。在运行前，需部署好数据库（src/sql文件夹提供sql文件，可直接还原至数据库），并在face_db.py中修改连接信息，最后运行main.py即可。