要自制监控人脸识别软件，你需要掌握一些关键技术和工具的使用。以下是一个基本的步骤指南，使用Python和相关库来实现这一功能：
准备工作
环境配置
确保你的Python版本在3.7以上。
安装必要的库：
```bash
pip install opencv-python
pip install gpiozero
pip install firebase-admin
pip install flask
pip install face_recognition
```
建议创建一个虚拟环境，以避免与其他项目环境冲突。
入门操作
基础功能实现
使用OpenCV进行视频处理。
使用GPIO Zero控制硬件设备（如动作感应器）。
使用Flask搭建网页监控界面。
使用face_recognition进行人脸识别。
```python
import cv2
import face_recognition
from gpiozero import MotionSensor
from flask import Flask, Response
初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture（0）
设置动作感应器
pir = MotionSensor（4）
def monitor（）:
while True:
读取摄像头画面
ret, frame = cap.read（）
if not ret:
break
检测人脸
face_locations = face_recognition.face_locations（frame）
face_encodings = face_recognition.face_encodings（frame, face_locations）
在画面上绘制人脸框
for face_encoding in face_encodings:
face_location = face_locations
top, right, bottom, left = face_location
cv2.rectangle（frame, （left, top）, （right, bottom）, （0, 0, 255）, 2）
显示画面
cv2.imshow（'Video', frame）
如果检测到动作，发送通知
if pir.value:
send_notification（）
按q键退出
if cv2.waitKey（1） & 0xFF == ord（'q'）:
break
cap.release（）
cv2.destroyAllWindows（）
def send_notification（）:
使用Firebase Admin发送通知到手机
pass
if __name__ == "__main__":
monitor（）
```
进阶功能
面部特征提取与匹配
使用MTCNN或FaceNet等库进行更准确的面部识别。
将面部特征与已知面部进行比较，通过面部识别系统数据库中的匹配来进行确定。
数据存储与消息推送
使用Firebase Admin进行数据存储和消息推送，例如有人按门铃时立即通知手机。
用户界面与交互
使用Flask搭建一个漂亮的网页监控界面，随时随地查看家里情况。
注意事项
隐私与安全性
确保在合法合规的前提下使用人脸识别技术，尊重用户隐私。
防止数据泄露和滥用。
环境配置
根据具体需求配置硬件和软件环境，确保系统稳定运行。
在不同光线和角度下测试系统，提高识别准确率。
通过以上步骤，你可以搭建一个基本的监控人脸识别软件。随着技术的不断进步，你可以进一步优化和扩展功能，以满足更复杂的需求。