—基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现.pdf
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2022-06-16
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—基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现
基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现承诺人签名： 日
期： 年月日基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现摘要人脸识别技
术是一种新型的生物特征认证技术。人脸识别技术也是一个非常活跃的研
究领域，涵盖了许多领域，例如数字图像处理。随着人们对应用程序需求
的增长，面部识别技术趋向于大量使用，使用微芯片和标准化。人脸检测
是快速准确识别人脸的先决条件。其目的是检测图像背景下的人脸，并将
其与数据中的人脸进行比较，以实现人脸识别。
本文以 python 为开发技术，前端实时检测摄像头人脸，人脸识别主
要是使用 mtcnn 做人脸提取，使用 facenet 做人脸特征提取，通过余弦相
似度分类进行人脸识别。系统界面简洁、识别迅速、使用方便。
本文首先介绍了人脸识别系统的现状及其发展背景，然后讨论了系统
设计目标，系统要求和总体设计计划，并详细讨论了人脸识别系统的详细
设计和实现。
系统最后进行面部识别。
并对系统进行特定的测试。
人脸识别，顾名思义就是在图片和视频中检测有没有人脸。当发现一
个人的脸时，会获取其他面部特征（眼睛，嘴巴，鼻子等），并根据此信
息将该人与已知人脸的数据库进行比较。标识一个人的身份。人脸检测是
使用计算机确定输入图像中所有人脸的位置和大小的过程。面部识别系统
是由面部识别系统引入的，该系统可以包括面部图像，输出是面部和面部
图像的存在之和，描述了位置，大小，参数化位置 Do 和方向信息[1]。假
定检测面部的问题始于识别面部的研究。全自动面部识别系统包括与两项
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资源评论
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