关于使用python实现人脸识别技术

0x01 关于：

关于人脸识别：

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
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关于OpenCV：

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法
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关于python：

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[3]  有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
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关于Face++

Face++ 人工智能开放平台 是旷视科技推出的、面向开发者的开放平台，以 API 或 SDK 的形式，将人工智能能力开放给开发者。“Face++” 的名字起源于 2012 年，当时旷视科技推出了首个人脸识别云平台，并起名为 “Face++”。在随后的四年里，“Face++” 逐渐成为人脸识别领域最具有影响力的品牌。2016 年，旷视科技推出全新的 “Face++ 人工智能开放平台”，将最新的算法能力免费开放给开发者。
本介绍来自于Face++
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0x02 关于本项目简介:

用python语言编写的实现人脸识别（包括人脸检测，83个关键点的检测与跟踪，人脸的分析—笑容，年龄，眼睛，等一系列特征。）
关于该项目的使用可涉及多个领域，比如，
1：用于对商店顾客购买习惯的数据分析，将顾客的人脸信息与该顾客购买物品的数据进行交互，从而分析出顾客的购买习惯，方便对顾客再次光临时进行导购。
2：用于公司职工考勤的数据分析，将员工的面部信息与公司的考勤系统相关联，分析员工上班的行为，
3：运用在医院系统，将患者的面部信息同医院存储患者病例的分析，免去了医师再次询问病例的麻烦
4：用于大学课堂点名的数据分析（这条为该策划书所进行的实例）

0x03 ：实例：

关于本策划书实现的是关于大学课堂点名系统的应用与分析
代码功能分析如下
事先让管理员将所有同学的近期照片录入到MySQL数据库中，包括上传照片的（要求照片的质量为近期的图片质量高的图片）Face_token,83个关键点的信息，age，gender，smiling，glass，headpose，facequality，其中以face_token作为主键，等信息全部录入，
并且为每个老师分配一台设备，将设备放置在教室门口，每当有学生进时，通过OpenCV运动检测进行人物面部的抓拍，同时会拍摄照片，将这照片传入face++，进行人脸的面部分析，将返回的照片数据，同数据库进行查询比对，当返回值为吻合，在考勤次数上+1，即为该学生到勤，
对于本应用其他扩展，可用于每天学生心情的分析，对于学生近视数量的分析，等等，

0x04 我睡醒了: