基于Qt设计的人脸识别门禁系统(录入、识别、对比、删除)

本文介绍了一种基于Qt和深度学习的人脸识别门禁系统,涵盖人脸录入、识别、对比和删除等功能。系统利用深度学习技术进行人脸识别,通过摄像头检测并保存数据,实现软件层面的识别处理。虽然未连接硬件,但软件成功识别后会在界面上给出提示。文章还讨论了人脸识别技术的难点,包括光照变化、姿态、表情等因素的影响,并提供了代码实现的概要。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、前言

随着现代科技的不断发展,现在的中国已经迈入5G时代,人工智能技术也正逐步广泛运用到了各行各业中,尤其人脸识别技术,已在各大行业中广泛使用。人脸识别门禁系统,可以防止陌生人尾随进入园区,大大降低了该风险。通过前端设备的识别,进行人脸与后台系统1对1的比对,比对成功方可进入。

目前一些小区、单位都应用了传统的门禁系统,小区有着各种各样的人群,比如:发传单、产品推销、贴广告的等等,而且还有不明的车辆来来往往。这样不仅影响居民的生活安全,而且对于一些突发事情无法处理。因为传统的小区治安管理不高,对于一些盗窃事故不知如何去解决。 如果升级为人脸识别系统,那么对治安方面也有着不小的帮助。

本文就通过飞浆平台(EasyDL)+Qt设计了一个门禁系统,实现人脸录入、识别、对比、删除等等操作。识别人脸之后完成开锁动作,因为本软件没有连接硬件,只是为了实现人脸识别的部分,所以当人脸识别成功之后在界面上会进行提示的。

二、软件实现效果

如果需要整个代码工程和资料可以去这里下载:

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