实现的功能：
1. **人脸检测**：系统能够从图像或视频流中检测出人脸的位置。
2. **人脸特征提取**：对检测到的人脸进行特征提取，用于后续的识别。
3. **人脸匹配**：将提取的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比较，以识别出特定的个体。
4. **实时识别**：在视频流中实时进行人脸识别，适用于监控或门禁系统。
5. **用户界面**：提供一个用户界面，用于展示识别结果、管理用户数据等。
### 使用的技术栈：
1. **Qt**：作为主要的应用程序框架，负责界面设计和事件处理。
2. **OpenCV**：一个开源的计算机视觉库，用于人脸检测、特征提取和图像处理。
3. **Dlib**：一个包含机器学习算法的库，可能用于人脸特征的提取和匹配。
4. **深度学习框架**（可选）：如TensorFlow或PyTorch，用于训练更复杂的人脸识别模型。
5. **数据库**：如SQLite或MySQL，用于存储用户数据和人脸特征。
### 最终达成的效果：
- 高准确率的人脸检测和识别。
- 快速响应的实时人脸识别能力。
- 用户友好的界面，方便用户进行操作和管理。
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