这是一个django2.0+项目，主应用名为FacePlay,主项目名为hc。

所需主要配置

• Python 3.6
• Django 2.0.5 (用于前后台交互)
• cv2，base64 （用于图像处理）
• numpy (用于高性能矩阵运算——图形向量计算)
• pytorch (构建人脸识别SphereFace模型)
• mtcnn (用于快速人脸检测)

SphereFace模型(需要先下载并放在主目录下)

• 本作品(团队成员)已自实现论文中的模型并验证了性能，已开源至 https://github.com/DQ0408/SphereFace-TensorFlow

• 该模型是本作品人脸识别的关键组件 (A TensorFlow implementation for SphereFace!The code can be trained on LFW.) SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition

• 请将训练好的pytorch模型文件夹model/放在主目录下

• 模型下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1vkov3YQ3liHf1hGFDuvr-w

密码：3byb

使用方法

在hc主目录下运行下面指令开启后台测试服务器

python manage.py runserver_plus --cert server.crt 0.0.0.0:8667

• 为了让django支持https协议(以便部署并测试)，需先：
• pip install django-extensions
• pip install django-werkzeug-debugger-runserver
• pip install pyOpenSSL

该项目已经配置好了SSL证书并使用server.crt，若要手动配置请参考WINDOWS系统下创建自签名SSL证书

• 8667为可选参数，为开启端口值
• 若改变8667，需要同时改变static/js/camera.js和static/js/submit.js里的port值，同理若自定义IP而不是0.0.0.0，也需要改变上述两个文件里的IP值，即

var port = '8667';
var ip = 'localhost';

然后同个局域网下可以访问项目运行后台所在ip的地址+项目名 例如：https://ip:port/FacePlay/login 如采用默认设置则为https://localhost:8667/FacePlay/login

项目结构

• FACEs 存放用户的头像，文件夹名为id，文件名为手机号
• Recognition 存放被教师上传需要被识别出人的图片以及缺席人
• SphereFace 存放训练好的SphereFace人脸识别模型
• hc/hc admin项目后台控制所在目录
• server.crt/server.key django项目在https环境下运行所需要的秘钥
• 其它在主目录的图像均为临时图像（已隐藏并无上传）
• main.py人脸检测、人脸识别主要文件

作品Demo截图(注册->登录->教师端->学生端)

流程图

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