用于人脸识别登录的系统(含界面)

整个系统较为基础 所有代码仅供学习使用

若有代码问题可以发邮件到 [email protected]

• python == 3.6.2
• tensorflow-gpu == 1.13.1
• opencv-python == 4.2.0.34
• dlib == 19.9.0
• 活体检测使用百度API接口

• 输入新添加人脸学号、姓名、性别（1/0）；
• 图片录入，最后需选择一张仅有一张人脸的图片；
• 摄像头录入，最后需拍摄一张图片(按下s拍照，q退出)如果未录入人脸则提示‘未录入人脸’需重新录入；
• 录入成功，根据提示按下重置按钮，更新数据库；

• 按下打开摄像头按钮，开始检测；
• 左边信息框显示‘None’表示摄像头范围内无人脸，调整摄像头位置，若摄像头无画面则重启程序，重启无效说明摄像头正被占用；
• 左边信息框显示‘unknown’表示无此人脸数据，若为新人脸数据则需录入，否则为陌生人脸，视为外来人员；
• 活体检测按钮，按下按钮进行人脸活体检测，如果无人脸则显示，未进行活体检测，若非真实人脸则显示：“活体检测未通过! ”或者“合成图检测未通过! ”，否则出错显示：“something wrong!”，若人脸通过活体检测，则显示：“通过活体&合成图检测!”；

• 按下登陆按钮，若提示‘数据库无此人’则表示，该人未录入数据库；
• 按下登陆按钮，若提示‘图像内无人脸’，则表示需要调整摄像头位置保证拍摄到人脸；
• 按下登陆按钮的同时会进行活体检测，若人脸数据正确，且通过活体检测，则登陆成功；
• 所有登陆记录，包括失败记录都会记录在‘Login_log.txt’文件内

• 录入人脸数据后按下此按钮以更新人脸数据库

• 暂停显示摄像头内容，并清除信息框、照片框，恢复初始显示；
• 注意：此时摄像头并未关闭，直到程序关闭摄像头资源才释放；

测试运行(数据库为测试使用)：

替换facedata中的173020001.jpg为自己照片

修改facedata.csv中第一行名字与性别

修改后直接运行“Face_Login_UI.py”，即可开始使用

• 数据准备：facedata导入人脸数据照片，以‘学号’命名，格式JPEG，csv存入相应的学号、姓名、性别，注意：facedata内的照片一定要与csv表格一一对应才能完成数据库的建立；

• 准备好数据后，打开Facedata_create.py文件，修改，sql_path，运行Python Facedata_create.py，进行数据库的创建，记得修改数据库名字，防止重名冲突；

• 打开num.txt将数字改为0，打开Face_Login_UI.py文件 修改__main__内的sql_path，与上一步骤一样的路径名字；

• 在修改好所有数据后即可使用自己的人脸数据库进行人脸登陆；

• !!! 注 !!!：如果初次打开界面，提示‘数据有增减,请检查数据库’之类的提示，则代表数据库(.db文件)与数据列表(.csv文件)内容不匹配，在录入人后记得讲getpics内的人脸数据转移至facedata并修改csv表格数据；

PS:修改文件\数据后记得保存，保存！！！

access_token过期请到百度自行申请新的access_token方法链接

申请后修改Face_Live.py中的access_token值

• __face_log__文件夹为人脸登陆图片记录文件夹，以记录时间分类，图片以学号+记录具体时间命名；
• __facedata__文件夹为人脸图片数据库文件夹，以人脸学号命名，格式为‘JPEG(后缀.jpg)’；
• __getpics__文件夹为获取图片文件夹，保存临时图片与摄像头录入文件夹，temp.jpg为临时图片，xxx(id).jpg为录入时保存的人脸图片；
• __image__文件夹为系统界面图库，里面图片不建议修改！；

• __Face_Detect.py__包含摄像头录入、检测，图片录入，摄像头释放功能；
• __Face_Live.py__包含图片数据处理，活体检测功能；
• __Facedata_create.py__数据库创建功能；
• __Facedata_load.py__数据加载功能；
• __Face_Login_UI.py__整体界面，按钮功能函数；
• __facedata.csv__数据表格用于导入数据库使用；(主要是方便用户操作)
• __FaceData_0.db__初始数据库，保存人脸数据；
• __Login_log.txt__登录日志，记录登陆成功/失败信息；
• __num.txt__判断是否为初次运行程序(0/1)，初始为0；