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：