在加载时候程序出现用户系统，后台系统以及退出选项。 对于用户系统，在选择后出现用户登录和注册功能，在用户登录后，出现用户操作界面，并设计一下关于用户操作的基本功能：功能包含填报信息（信息内容为姓名，性别，部门），查询本人信息（查询时显示的信息是姓名，性别，部门，审核状态），修改自身的填报信息，修改自己账号的密码，退出功能。对于后台系统，在选择后出现管理员登录，在管理员登录后，出现后台操作界面，并设计一下关于后台操作的基本功能：其中功能包含查询所有用户填报的信息（采用模糊查询功能，即根据某个词查询关于这个词的信息），修改添加删除用户所填报的信息功能（信息包含姓名，性别，部门，审核状态），添加修改部门名称，审核用户状态的功能（用于审核用户提交的信息状态），退出功能。

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使用Haar-Cascade分类器，OpenCV和Python的人脸识别 使用Python和OpenCV简单人脸识别算法 博客 要求 Python 3.6 pip install opencv-contrib-python 大纲 该项目包括3个部分，分别是： 创建数据集（face_datasets.py） 训练模型（training.py） 人脸识别（face_recognition.py） 怎么跑？ 确保具有可执行权限。 （chmod 777。） pip install -r requirements.txt 请确保您在同一目录中有名为“数据集”和“培训师”的文件夹。 （可选，我已经放置了代码，因此如果不存在它将创建它。） 在命令行中运行face_datasets.py以将您的面部图像作为数据集。 不要忘记为每个人的脸部设置唯一的ID（您需要每次都编辑代码，或者只是将id

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基于mtcnn+facenet网络实现简单人脸检测识别系统python源码+训练好的模型文件+项目说明.7z 这两个工程都是keras模型, 所提供的模型文件都只有权重没有网络结构, 我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件. 比如原先只有权重的模型文件pnet.h5, 生成含网络结构和权重的模型文件PNET.h5. 接着用keras2onnx工具把它(PNET.h5)转换成了onnx模型pnet.onnx, 其他胶水部分的逻辑没什么变化. 具体的转换代码请参考keras_onnx.py文件. 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

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