基于残差网络的CNN模型进行人脸识别实战实战项目

最新推荐文章于 2025-09-26 20:56:34 发布
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分类专栏： 深度学习实战代码40例 C++OpenCV项目实战 文章标签： cnn 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bigData1994pb/article/details/128300364
该博客介绍了基于残差网络的CNN模型进行人脸识别的实战项目，包括功能需求如人脸采集、实时识别，算法流程，源码解析，注意事项，并提供运行效果展示。强调了在特征提取和实时识别中使用OT算法提高性能，以及人脸录入和识别过程中的要点。

目录

功能需求：

 源码讲解

算法流程 

 源码解析

 注意事项

运行效果

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功能需求：

  1. 人脸信息的实时采集
  2. 人脸信息采集录入
  3. 提取所有录入人脸的数据并存入csv文件
  4. 调用摄像头进行实时人脸识别
  5. 利用 OT 算法, 调用摄像头进行实时人脸识别

 源码讲解

  1. 安装依赖库：pip install -r requirements.txt
  2. 进行人脸信息录入：python get_faces_from_camera_tkinter.py
  3. 进行人脸信息采集录入OpenCV GUI：python get_faces_from_camera.py
  4. 提取所有录入人脸数据存入 features_all.csv: python features_extraction_to_csv.py
  5. 调用摄像头进行实时人脸识别:python3 fac
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