本研究设计并实现了一个基于FaceNet自带模型的人脸比对系统，结合了Python编程语言、PyTorch深度学习框架和PyQt图形用户界面框架。系统利用FaceNet模型进行人脸检测和特征提取，并通过余弦相似度计算特征向量之间的相似度，从而实现人脸识别和比对功能。该系统具有较高的准确性和实时性，适用于各类人脸识别应用场景。
项目信息
编号：PDV-1
大小：10M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.10
需要安装依赖包：
– pip install opencv-python==4.9.0.80
– pip install Pillow==9.5.0
– pip install PyQt5==5.15.2
– pip install PyQt5-tools==5.15.9.3.3
– pip install numpy==1.26.4
– pip install facenet-pytorch==2.5.3
项目介绍
系统的核心算法包括人脸检测、特征提取和相似度计算。首先，系统使用FaceNet自带的模型MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）进行人脸检测，提取图像中的人脸特征向量。然后，通过预训练的InceptionResnetV1模型提取人脸特征。最后，利用余弦相似度（Cosine Similarity）计算不同人脸特征向量之间的相似度。为了提高系统的用户友好性，使用PyQt框架开发了图形用户界面，使用户能够方便地选择图片并进行人脸比对。
本系统的主要优势在于：
– 高效的人脸检测与特征提取：使用FaceNet模型可以快速准确地检测人脸，并提取高质量的特征向量。
– 准确的相似度计算：通过余弦相似度计算特征向量之间的相似度，能够有效地区分不同人脸。
– 友好的用户界面：基于PyQt开发的图形用户界面使得系统易于使用，用户可以方便地加载图片并查看比对结果。
实验结果表明，该系统在实际应用中表现出较高的准确性和稳定性，适用于安防监控、身份验证等多个领域。
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对util.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
– util.py
运行效果
– 运行main.py。
– 运行结果分析
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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