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本资源包括：程序、实验和论文【均原创】 我们在windows系统下，基于python3.7和tensorflow，通过ensorflow、numpy、opencv和dlib库搭建了人脸识别的环境。通过使用dlib自带的frontal_face_detector作为特征提取器，摄像头扫描读取用户人脸，然后利用三层卷积神经网络进行多轮训练学习，得出较小的损失率和较大的准确率模型。利用训练好的模型来识别，扫描出脸是否为用户的脸。 技术特点： ①本程序使用dlib来识别人脸部分，也可以程序中使用的是dlib来识别人脸部分，也可以使用opencv来识别人脸。 ②本程序中加入了对比度与亮度的模块，这样可以提高训练后识别自己的成功率，也提高照片样本的多样性。对比度和亮度值都取随机数。 收集其他人的图片集，使用dlib中detecotr批量识别图片中的人脸部分。调整图片的格式后，保存。 ③人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 ④将图片和标签转化为数组，随机化为训练集和测试集，每次取4张图片。

1 概述 1 2 系统开发环境 3 系统分析 8 3.1 可行性分析 3.1.1 技术可行性 3.1.2操作可行性 3.1.3 经济可行性 3.1.4 法律可行性 9 3.2需求分析 9 3.2.1 功能需求分析 9 3.2.2 性能需求分析 10 3.3开发环境分析 10 3.4界面需求 4 系统设计 4.1系统设计原则 12 4.2系统流程设计 12 4.2.1系统开发流程 12 4.2.2 添加信息流程 13 4.2.3 人脸识别流程 14 4.3 系统功能设计 15 4.4 数据库设计 15 4.4.1 数据库设计原则 4.4.2 数据库实体 16 4.4.3 数据库表设计 16 5系统实现 18 5.1 登录 18 5.2 注册 18 5.3 识别签到 6系统测试 25 6.1测试环境与条件 6.2功能测试 6.3可用性测试 26 6.4测试结果分析 26 结 论 27 致 谢 28 参考文献 29

1 概述 1 1.1课题背景及意义 1 1.2 国内外研究现状 1 1.3 本课题主要工作 2 2 系统开发环境 3 2.1 python简介 3 2.2 人脸识别简介 4 2.3 SQLite 5 2.4 Django介绍 6 2.5 TensorFlow 7 3 系统分析 8 3.1 可行性分析 8 3.1.1 技术可行性 8 3.1.2操作可行性 8 3.1.3 经济可行性 9 3.1.4 法律可行性 9 3.2需求分析 9 3.2.1 功能需求分析 9 3.2.2 性能需求分析 10 3.3开发环境分析 10 3.4界面需求 10 4 系统设计 12 4.1系统设计原则 12 4.2系统流程设计 12 4.2.1系统开发流程 12 4.2.2 添加信息流程 13 4.2.3 人脸识别流程 14 4.3 系统功能设计 15 4.4 数据库设计 15 4.4.1 数据库设计原则 15 4.4.2 数据库实体 16 4.4.3 数据库表设计 16 5系统实现 18 5.1 登录 18 5.2 注册 18 5.3 识别签到 20 6系统测试 25 6.1测试环境与条件 25 。。。。。

基于TensorFlow的人脸识别系统，只需修改代码对应路径就可直接使用，可训练自己的模型去识别自己。代码简单易懂，适合新手学习。环境配置简单，本人已在电脑上测试过了，有问题可直接提问。首先使用相机拍摄相关数据集，然后直接使用程序将数据集进行处理，第二步使用tensorflow进行自己的模型训练，训练出来模型后就可以直接打开摄像头使用模型来对人脸进行识别，若摄像头人脸是自己，则会显示出你的名字，并标出人脸所在位置。

tf_emotion_detector 一个基于TensorFlow的人脸表情识别系统

基于tensorflow的人脸识别与数目统计，有问题可以联系我，运行不出找我

卷积神经网络是一类典型的处理网格型数据的深度学习结构，在图像和视频处理等领域得到了广泛的应用。本案例采用 Olivetti Faces 人脸数据集进行训练，使用 TensorFlow 构建一个深度卷积神经网络对人脸进行识别。我们发现数据增强能够显著降低总体损失，提升神经网络性能。

该代码使用Tensorflow r1.7在Ubuntu 14.04下使用Python 2.7和Python 3.5进行测试。代码中包含测试用例。模型使用固定图像标准化。在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。该面部检测后，该训练集包括总共453 453个图像，超过10 575个身份。如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~ 3.3M面和~9000个类组成。提供了几个预训练模型。请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化