人脸识别系统 / Face Recognition and Liveness Detection System

项目描述 / Project Description

本项目是一个基于 Flask 的人脸识别系统。系统使用摄像头捕捉图像并检测人脸。

This project is a Flask-based face recognition system. The system captures images from a camera to detect faces.

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功能特性 / Features

1. 人脸识别 / Face Recognition: 通过上传的图片或视频流进行人脸检测与识别。
2. 后台管理 / Admin Management: 支持头像的增删查改功能。
3. 摄像头实时检测 / Real-Time Detection: 实时视频流中的人脸框绘制和活体检测。

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技术栈 / Tech Stack

• 后端 / Backend: Flask, Python
• 图像处理 / Image Processing: OpenCV, dlib, face_recognition, Pillow
• 前端 / Frontend: HTML, JavaScript, CSS

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安装步骤 / Installation Steps

1. 克隆项目 / Clone the Project:

   git clone <repository-url>
   cd <repository-folder>

2. 安装依赖 / Install Dependencies:

   pip install -r requirements.txt

3. 运行项目 / Run the Project:

   python app.py

4. 访问应用 / Access the Application: 打开浏览器并访问 http://127.0.0.1:5000。

   Open a browser and visit http://127.0.0.1:5000.

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文件结构 / File Structure

<project-folder>
├── app.py                 # 主应用文件 / Main application file
├── static/                # 静态资源文件 / Static resources
├── requirements.txt       # 依赖库 / Dependency list
└── README.md              # 项目说明 / Project documentation

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API 接口 / API Endpoints

1. 人脸识别 / Face Recognition

• URL: /recognize
• 方法 / Method: POST
• 参数 / Parameters:
  • image (Base64 编码的图像 / Base64 encoded image)
• 返回 / Response:

  {
    "success": true,
    "results": [
      {
        "name": "User1",
        "distance": 0.42,
        "location": {
          "top": 50,
          "left": 100,
          "bottom": 150,
          "right": 200
        }
      }
    ]
  }

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注意事项 / Notes

• 确保设备已安装必要的依赖库，特别是 dlib 和 OpenCV。
• 摄像头权限需要在浏览器或操作系统中启用。
• 测试时请使用光线良好的环境。

Ensure that necessary dependencies, especially dlib and OpenCV, are installed. Camera permissions must be enabled in the browser or operating system. Test in a well-lit environment.

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许可 / License

此项目基于 MIT 许可发布。

This project is licensed under the MIT License.