储物柜人脸识别系统是一种基于人脸识别技术的智能储物柜，它可以通过识别用户的面部特征来验证用户的身份，从而提供便捷的储物服务。这种系统通常用于公共场所，如学校、医院、商场等，以提高安全性和便利性。
开源项目是指源代码可以被公众访问和使用的项目。在开发一个储物柜人脸识别系统时，可以考虑使用一些开源的人脸识别算法和库，以降低开发难度和成本。以下是一些可能的开源项目：
1. OpenCV（Open Source Computer Vision Library）：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的人脸识别功能。你可以使用OpenCV来实现储物柜人脸识别系统的人脸识别模块。
2. Dlib（Dlib Libraries for Python）：Dlib是一个开源的机器学习库，提供了丰富的人脸识别功能。你可以使用Dlib来实现储物柜人脸识别系统的人脸识别模块。
3. FaceNet：FaceNet是一个开源的人脸识别模型，可以用于实现储物柜人脸识别系统的人脸识别模块。
4. Haar Cascade Classifier：Haar Cascade Classifier是一个开源的人脸识别分类器，可以用于实现储物柜人脸识别系统的人脸识别模块。
5. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，可以用于实现储物柜人脸识别系统的人脸识别模块。
6. OpenPose：OpenPose是一个开源的姿态估计库，可以用于实现储物柜人脸识别系统的人脸识别模块。
7. OpenCV-face：OpenCV-face是一个基于OpenCV的人脸识别库，可以用于实现储物柜人脸识别系统的人脸识别模块。
8. MTCNN：MTCNN是一个基于深度学习的人脸识别库，可以用于实现储物柜人脸识别系统的人脸识别模块。
9. Face++：Face++是一个基于深度学习的人脸识别平台，可以用于实现储物柜人脸识别系统的人脸识别模块。
10. OpenCV-face-detection：OpenCV-face-detection是一个基于OpenCV的人脸识别检测库，可以用于实现储物柜人脸识别系统的人脸识别模块。
总之，在选择开源项目时，需要考虑项目的成熟度、社区支持、文档完善程度等因素。同时，还需要根据自己的需求进行适当的修改和优化，以确保系统的稳定性和性能。
