基于人脸识别的考勤系统Pyqt5+OpenCV+YOLOv8+ArcFace

### 使用PyQt5、OpenCV、YOLOv8和ArcFace构建基于人脸识别的考勤系统 #### 技术栈说明 为了实现一个高效且精确的人脸识别考勤系统，可以采用以下技术组合： - **PyQt5**: 提供图形界面支持，用于设计用户交互窗口。 - **OpenCV**: 处理图像数据并辅助完成人脸检测与预处理工作。 - **YOLOv8**: 进行人脸区域的目标检测，相较于传统Haar Cascade分类器更加快速精准[^2]。 - **ArcFace**: 利用深度学习模型提取高维特征向量，从而提高人脸识别精度。 以下是具体的技术实现方案： --- #### 系统架构设计 该系统主要分为以下几个模块： 1. **人脸检测模块**：通过YOLOv8定位图片中的人脸位置。 2. **特征提取模块**：利用ArcFace模型计算人脸特征向量。 3. **数据库管理模块**：存储注册用户的面部特征及其相关信息（如姓名、学号等），可选用MySQL作为后端数据库[^4]。 4. **GUI界面开发**：借助PyQt5创建友好的操作面板，方便管理员执行诸如人员登记、查询记录等功能。 --- #### 关键代码示例 ##### 1. YOLOv8人脸检测部分 加载预先训练好的YOLOv8权重文件，并定义函数`detect_faces()`来进行实时视频流中的多张脸部捕捉。 ```python import cv2 from ultralytics import YOLO def detect_faces(frame, model): results = model(frame) # Perform inference on the frame using YOLOv8. faces = [] for r in results: boxes = r.boxes.numpy() for box in boxes: if int(box.cls[0]) == 0: # Assuming class '0' corresponds to human face. x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0]) faces.append((x1, y1, x2-x1, y2-y1)) return faces ``` 调用此函数时传入当前摄像头捕获的画面以及初始化完毕后的YOLO对象实例即可获得一系列包围框坐标列表表示各目标所在范围。 ##### 2. ArcFace特征提取环节 当成功截取到某位员工清晰正面照之后，则需进一步运用深度神经网络提取其独一无二的身份标识——即嵌入式表达(embedding)，这里推荐使用轻量化版本ResNet结构为基础框架搭建而成的开源项目Facenet-Pytorch或者Insightface所包含的相关组件来达成目的。 ```python from insightface.app import FaceAnalysis app = FaceAnalysis(allowed_modules=['detection', 'recognition']) app.prepare(ctx_id=0) def extract_features(face_img): faces = app.get(np.asarray(face_img)) # Get detected faces with embeddings if not faces: raise ValueError("No face found!") embedding = faces[0].embedding.flatten() # Extract first face's feature vector. return embedding ``` 上述脚本片段展示了如何从单帧RGB色彩空间下的numpy数组形式输入得到对应个体专属属性描述符的过程[^3]. ##### 3. PyQt5 GUI展示逻辑 最后，在前端方面可通过继承QMainWindow类来自定义主窗体布局样式；同时设置定时器每隔固定间隔读取一次USB外接设备传递过来的数据包进而刷新显示区内容。 ```python class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): centralWidget = QWidget(self) layout = QVBoxLayout(centralWidget) self.label = QLabel(self) self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter) btnStart = QPushButton('Start Attendance') btnStart.clicked.connect(self.start_attendance) layout.addWidget(self.label) layout.addWidget(btnStart) self.setCentralWidget(centralWidget) @pyqtSlot() def start_attendance(self): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break faces = detect_faces(frame.copy(), yolov8_model) for (x,y,w,h) in faces: cropped_face = frame[y:y+h,x:x+w] try: emb = extract_features(cropped_face) # Compare against stored records... draw_rectangle_with_text(frame,(x,y),(w,h),"Recognized Person") except Exception as e: print(e) continue rgbImage = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) h,w,ch = rgbImage.shape bytesPerLine = ch * w convertToQtFormat = QImage(rgbImage.data,w,h,bytesPerLine,QImage.Format_RGB888) p = convertToQtFormat.scaled(640,480, Qt.KeepAspectRatio) self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(p)) keypress = cv.waitKey(1) & 0xFF if keypress == ord('q'): break cap.release() ``` 以上便是整个应用程序的核心组成部分之一，它负责呈现最终效果给终端使用者观看的同时也允许他们触发某些特定动作比如开启关闭扫描模式等等[^1]. --- ###