人脸识别技术在信息安全领域扮演着越来越重要的角色。本文将介绍一个基于 Python 的人脸识别访问控制系统。

项目概述

本项目旨在实现一个简单的人脸识别系统，用于控制对特定区域的访问。通过结合摄像头和人脸识别技术，该系统可以自动识别用户身份，并根据权限决定是否允许用户进入。

功能特点

  • 实时人脸识别：系统支持实时人脸识别，快速判断用户身份。
  • 权限控制：系统可根据用户角色分配不同的访问权限。
  • 日志记录：系统记录所有访问记录，便于后续查询和管理。

技术栈

  • Python：项目使用 Python 语言进行开发。
  • OpenCV：用于图像处理和摄像头操作。
  • Dlib：提供人脸检测和特征提取功能。
  • TensorFlow：用于人脸识别模型训练。

项目结构

face_recognition_access/
│
├── main.py               # 主程序
├── models/               # 模型文件
│   ├── face_model.h5     # 人脸识别模型
│   └── face_encoder.h5    # 人脸编码器模型
│
├── data/                 # 数据文件
│   ├── train/            # 训练数据
│   └── test/             # 测试数据
│
└── utils/                # 工具类
    ├── camera.py         # 摄像头操作
    ├── face.py           # 人脸识别
    └── log.py            # 日志记录

使用方法

  1. 确保已安装 Python 和相关库：pip install opencv-python dlib tensorflow
  2. 将数据文件和模型文件放置在指定目录。
  3. 运行主程序：python main.py

扩展阅读

图片

faces_recognition