胡 铁，付晓峰

（杭州电子科技大学计算机学院，浙江 杭州310018）

1 相关工作

本文研究基于人脸识别的高校快递领取系统，目标是便利学生的同时降低快递被误领的风险，保障用户的财产安全，因此需要从人脸检测、人脸欺骗检测和人脸识别3个角度去完善整个人脸识别系统。

1.1 人脸检测

人脸检测有许多流行的应用，诸如dlib人脸检测方法提取人脸上的68个特征点、opencv的haar+Adaboost对人脸特征的提取，上述2个方法虽然反应速度快，但是准确率比较低，容易将背景的杂物识别成人脸，且对光线和角度等因素非常敏感，因此后续又提出了许多先进的人脸检测方法。

1.2 人脸识别

本文使用的方法是：基于人脸检测得到的人脸像素照片，使用ⅠnceptionResNetV1对每个人多张照片进行编码，计算得到的特征点和特征值的平均值，最后计算人脸间的欧氏距离，通过设定一定的阈值，对人脸进行辨别，以提高在复杂场景下的人脸识别准确率。

1.3 人脸欺骗检测

本文基于此对MobileNet进行改造，得到SE-MobileNetV2，用MTCNN提取出的特征点作为输入，输出人脸真假的置信度。

1.4 PyQt5

PyQt5是一套将python绑定到Digia Qt5的界面编写框架，提供成熟的交互界面和简洁易用的控件，作为python的一个模块，它提供620多个类和6 000个函数和方法，可以跨平台，在目前主流的操作系统上都可运行，包括UNⅠX、Windows和Mac OS。

2 系统设计

2.1 数据库设计

本系统所需要的数据是学生个人的快递信息，考虑到系统的容量，因此限定每人的未领快递数在10以内，包括姓名、学号、快递的单号和快递的名字。……