基于模板匹配的人脸识别系统（Python）

绝地灬酷狼 2023-10-14 10:05 23阅读 0赞

目 录  
摘 要 I  
Abstract II  
1 绪论 1  
1.1课题背景及意义 1  
1.2 国内外研究现状 1  
1.2.1国内研究现状 1  
1.2.2国外研究现状 2  
1.3 本课题主要工作 3  
2 系统开发环境 4  
2.1 python简介 4  
2.2 人脸识别简介 4  
2.3 SQLite 5  
2.4 Django介绍 5  
2.5 TensorFlow 6  
3 系统分析 8  
3.1 可行性分析 8  
3.1.1 技术可行性 8  
3.1.2操作可行性 8  
3.1.3 经济可行性 9  
3.1.4 法律可行性 9  
3.2需求分析 9  
3.2.1 功能需求分析 9  
3.2.2 性能需求分析 10  
3.3开发环境分析 10  
3.4界面需求 11  
4 系统设计 12  
4.1系统设计原则 12  
4.2系统流程设计 12  
4.2.1系统开发流程 12  
4.2.2 添加信息流程 13  
4.2.3 人脸识别流程 14  
4.3 系统功能设计 15  
4.4 数据库设计 15  
4.4.1 数据库设计原则 15  
4.4.2 数据库实体 16  
4.4.3 数据库表设计 16  
5系统实现 18  
5.1 登录 18  
5.2 注册 18  
5.3 识别签到 20  
6系统测试 25  
6.1测试环境与条件 25  
6.2功能测试 25  
6.3可用性测试 26  
6.4测试结果分析 26  
结 论 28  
致 谢 29  
参考文献 30  
总体来说，国外的基于模板匹配算法的人脸识别系统研究已经取得了很大的进展。特别是在深度学习和云计算等方面，国外研究人员已经取得了一些重要的成果。此外，国外的研究人员还关注人脸识别系统的隐私和安全问题，提出了一些新的技术和方法，如基于加密和匿名技术的人脸识别系统和基于多模态融合的人脸识别系统等。  
因此，国内研究人员可以借鉴国外研究的经验和成果，进一步关注深度学习和云计算等方面的研究，同时也需要加强对人脸识别系统的隐私和安全问题的研究，以推动模板匹配算法在人脸识别领域的应用和发展。

1.3 本课题主要工作  
基于Python的模板匹配算法的人脸识别系统研究主要包括以下几个方面内容：  
人脸检测：使用OpenCV库提供的人脸检测算法，对输入的图像中的人脸进行检测和提取。  
特征点提取：使用OpenCV库提供的特征点提取算法，对人脸图像中的特征点进行提取和描述。常用的特征点包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位。  
特征点匹配：将提取出来的特征点与预先存储在系统中的特征点模板进行匹配，从而判断该人脸是否为已知人脸中的一员。常用的匹配算法包括模板匹配、SIFT、SURF等。  
系统设计与实现：基于Python语言，设计和实现人脸识别系统的核心算法和功能模块，实现图像的读取、处理、显示和保存等功能。  
性能评价：通过实验和评测，对人脸识别系统的准确率、鲁棒性、识别速度等性能进行评价和分析，以提高系统的性能和优化算法。  
总体来说，基于Python的模板匹配算法的人脸识别系统研究主要涉及到图像处理、模式识别、系统设计和性能评价等多个方面。通过对这些方面的研究和实践，可以实现简单、快速、准确的人脸识别，为社会生活带来更多的便利。

from django.shortcuts import render
    
    import base64
    from io import BytesIO
    import threading
    from django.http import JsonResponse
    from PIL import Image
    from . import face_task
    from .models import User, Check
    import pickle, numpy as np
    from django.utils import timezone
    from .forms import BootstrapAuthenticationForm
    import datetime
    
    work_time = 45  ## 每节课上课+休息时间
    
    init_time = [float((datetime.datetime.strptime("8.30", "%H.%M") +
                        datetime.timedelta(minutes=work_time * x)).strftime("%H.%M"))
                 for x in range(5)] + [
                    float((datetime.datetime.strptime("14.00", "%H.%M") +
                           datetime.timedelta(minutes=work_time * x)).strftime("%H.%M"))
                    for x in range(5)]  ### 每节课开始的时间
    print("每节课开始时间", init_time)  ## 错过时间点签到 就算是迟到
    
    
    def checkLogin(func):
        def check(request, *args, **kwargs):
            if request.user.is_anonymous:
                return render(request, "login.html", {
        "form": BootstrapAuthenticationForm()})
            else:
                return func(request, *args, **kwargs)
    
        return check
    
    
    # Create your views here.
    def index(request):
        if request.method == "GET":
    
            return render(request, "index.html")
        else:
            img_content = request.POST.get("img").replace("data:image/jpeg;base64,", "").replace("data:image/png;base64,",
                                                                                                 "")
            faceencodings = face_task.get_face_encoding(BytesIO(base64.b64decode(img_content)))
            users = []
            for encoding in faceencodings:
                face_names = face_task.base_match_faces(encoding, face_task.known_face_encodings,
                                                        face_task.known_face_names)
                users.append(face_names)
    
            if len(users) == 0:
                return JsonResponse({
        "code": 200, "data": []})
    
            method = request.POST.get("method", "work")
            now_time = float(datetime.datetime.now().strftime("%H.%M"))
            work_status = ""
            if method == "work":
                for i, x in enumerate(init_time):
                    if now_time > x:
                        if i < len(init_time) - 1 and now_time < init_time[i + 1]:
                            work_status = f"第{i + 1}节课迟到"
                            break
                        else:
                            continue
                    if now_time <= x:
                        work_status = f"第{i + 1}节课出勤"
                        break
                else:
                    if work_status == "":
                        work_status = f"第{len(init_time)}节课迟到"
    
            else:
                for i, x in enumerate(init_time):
                    if now_time > x:
                        if i < len(init_time) - 1 and now_time < init_time[i + 1]:
                            work_status = f"第{i + 1}节课签退正常"
                            break
                        else:
                            continue
                    if now_time <= x:
                        work_status = f"第{i + 1}节课早退"
                        break
                else:
                    if work_status == "":
                        work_status = f"第{len(init_time)}节课签退正常"
            status = []
            for username in users:
                try:
                    user = User.objects.get(username=username)
                except:
                    continue
    
                try:
                    check = Check.objects.get(user=user, status__icontains=work_status.split("课")[0],
                                              time__gte=timezone.now().date(), method=method)
                except Check.DoesNotExist:
                    Check.objects.create(user=user, status=work_status, method=method)
                    status.append(f"{username} {work_status}")
    
            return JsonResponse({
        "code": 200, "data": status})
    
    
    def register(request):
        if request.method == "GET":
    
            return render(request, "register.html")
        else:
            img1 = request.POST.get("face1").replace("data:image/jpeg;base64,",
                                                     "").replace("data:image/png;base64,", "")
    
            img2 = request.POST.get("face2").replace("data:image/jpeg;base64,",
                                                     "").replace("data:image/png;base64,", "")
    
            img3 = request.POST.get("face3").replace("data:image/jpeg;base64,",
                                                     "").replace("data:image/png;base64,", "")
            encodings = face_task.get_face_encoding([BytesIO(base64.b64decode(img1)),
                                                     BytesIO(base64.b64decode(img2)),
                                                     BytesIO(base64.b64decode(img3)), ])
            print(encodings)
            if len(encodings) != 3:
                return JsonResponse({
        "code": 500, "msg": "您其中有一张图片没有检测到人脸哦!", })
    
            password = request.POST.get("password", "")
            clss = request.POST.get("clss", "")
            pro = request.POST.get("pro", "")
            snum = request.POST.get("snum", "")
            college = request.POST.get("college", "")
            username = request.POST.get("username")
    
            if "" in [password, clss, pro, snum, college, username]:
                return JsonResponse({
        "code": 500, "msg": "请填入正确的信息!", })
    
            user = User.objects.create_user(username=username,
                                            password=password,
                                            clss=clss,
                                            pro=pro,
                                            snum=snum,
                                            college=college,
                                            feature1=str(list(encodings[0])),
                                            feature2=str(list(encodings[1])),
                                            feature3=str(list(encodings[2]))
                                            )
            face_task.known_face_names, face_task.known_face_encodings = face_task.load_all_users()
            return JsonResponse({
        "code": 200, "msg": "用户注册成功!", "data": {
        "user": user.username}})
    
    
    #
    def face_online(request):
        img3 = BytesIO(
            base64.b64decode(request.POST.get("img").replace("data:image/jpeg;base64,",
                                                             "").replace("data:image/png;base64,", "")))
        face = face_task.face_detector(np.array(Image.open(img3).convert("RGB")), 1)
    
        return JsonResponse({
        "code": 200, "data": len(face)})
    
    
    from django.db.models import Q
    
    from django.db.models import Sum, Count, Value, Avg
    
    
    
    def search(request):
        if request.method == "GET":
            return render(request, "search.html")
        else:
            lst = []
            username = request.POST.get("username", "")
    
            college = request.POST.get("college", "")
            snum = request.POST.get("snum", "")
            pro = request.POST.get("pro", "")
            clss = request.POST.get("clss", "")
            date  =  request.POST.get("date", " - ")
    
            date1, date2 = date.split(" - ") if " - " in date else "",""
            if username != "":
                lst.append(Q(user__username=username))
    
    
            if college != "":
                lst.append(Q(user__college=college))
            if snum != "":
                lst.append(Q(user__snum=snum))
            if pro != "":
                lst.append(Q(user__pro=pro))
    
            if clss != "":
                lst.append(Q(user__clss=clss))
            if len(lst) > 0:
                checks = Check.objects.filter(lst[0])
                for x in lst[1:]:
                    checks = checks.filter(x)
            else:
                checks = Check.objects.all()
    
            if date1 != "":
                date1 = datetime.datetime.strptime(date1, "%Y-%m-%d")
                date2 = datetime.datetime.strptime(date2, "%Y-%m-%d")
                checks = checks.filter(time__gte=date1, time__lte=date2)
    
    
            data = [{
        "username": x.user.username,
                     "time": x.time,
                     "status": x.status,
                     "pro":x.user.pro,
                     "snum":x.user.snum,
                     "college":x.user.college,
                     "clss":x.user.clss,
    
                     } for x in checks]
    
            over_time = checks.filter(status__icontains="迟到").count()
            early_time = checks.filter(status__icontains="早退").count()
            on_time = checks.filter(status__icontains="出勤").count()
            on_time_out = checks.filter(status__icontains="正常").count()
            user_data = {
        
                "name": '出勤统计',
                "type": 'pie',
                "radius": [30, 100],
    
                "data": [
    
                ]
            }
            if over_time:
                user_data["data"].append({
        "value": over_time, "name": '迟到'})
            if early_time:
                user_data["data"].append({
        "value": early_time, "name": '早退'})
            if on_time:
                user_data["data"].append({
        "value": on_time, "name": '出勤'}, )
            if on_time_out:
                user_data["data"].append({
        "value": on_time_out, "name": '签退正常'}, )
    
    
    
    
            return JsonResponse({
        "code": 200, "data": {
        "user_data": user_data, "detail": data}})

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