基于卷积神经网络的人脸识别系统

基于卷积神经网络的人脸识别系统

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此仓库包含了一个基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别系统，提供了完整的可运行代码。该系统主要分为五个关键部分：图像采集、人脸检测、数据整理、卷积神经网络的构建与训练，以及人脸的实时识别。

1. 图像采集

在进行卷积神经网络训练之前，首先需要收集数据。我们使用OpenCV库调用电脑摄像头，对大约10个人进行人脸照片的采集，每人拍摄约600张照片。对于每位拍摄者，我们创建一个单独的文件夹，并将他们的照片统一存放到对应文件夹中。文件夹以拍摄者的名字拼音命名。最后，将这10个文件夹统一放置在一个名为“faceImages”的总文件夹内。

以下为文件夹结构的示意图：

.
└── faceImages
    ├── zhangsan
    │   ├── photo1.jpg
    │   ├── photo2.jpg
    │   └── ...
    ├── lisi
    │   ├── photo1.jpg
    │   ├── photo2.jpg
    │   └── ...
    └── ...

确保遵循以上结构放置照片，以便系统能够正确地处理和识别每个人的人脸。通过提供的代码，您可以开始构建并训练您的人脸识别系统，进一步实现实时的人脸识别功能。

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