基于开源深度学习模型的CPU实时人脸识别系统(Python源码)

作品简介

基于开源的模型实现的一套动态人脸识别系统,该人脸系统会对人脸进行跟踪,并选择最优帧进行人脸识别,并统计人员出现的次数。人脸检测使用yolov8face, 跟踪使用sort, 数据存储使用sqlite, 人脸识别使用resnet50,人脸比对采用faiss. GUI使用Pyside6. 软件不仅可以识别出在库人员的出现次数,还在非在库人员第一次出现时,自动加入底库,从而实现对非在库人员的出现次数进行统计。

特别提醒: 因为用到的部分库不接受中文路径,所以代码路径不能有中文,包远程指导运行,不成功退款

软件可以在CPU上实现实时(i5-10210U CPU上测试),GPU上表现更流畅。

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特点

- 完全基于开源模型

- 支持输入视频文件、USB摄像头、rtsp视频流

- 注册信息和识别记录存储在sqlite,重启后不消失

- 除了识别人员,还会累计其出现次数

- 对于非注册人员,也会累计其出现次数

- CPU可实时


创作时间: