本设计用树莓派实现人脸识别，主要用OPENCV实现该功能。

系统是学期结束做的学期大作业，有免安装版直接测试功能，有完整的源码，保证完整无误，配置环境自行百度即可 。实现了人脸识别 人脸标识 ，训练样本后能识别出训练对象，大家可以继续改进，学习

一个完整的人脸识别系统源代码，经本人测试通过，可以运行，人脸检测人脸识别效果都很好，可以用于毕业设计

树莓派3B × 1 面包板 × 1 12伏直流电动门 × 1 双通道5V继电器模块 × 1 直流电源适配器 × 1 12V 5A开关电源任何高于3A应该工作。必须是12V。 × 1 网络摄像头网络摄像头保证工作。 × 1 通用键盘和鼠标任何键盘和鼠标都可以。 × 1 通用扬声器由于面部识别门使用音频反馈，因此可以将一对扬声器连接到Raspberry Pi。 × 1 Microsoft Visual Studio 2017 微软Azure Microsoft Windows 10 IoT核心

主要为大家详细介绍了基于python神经卷积网络的人脸识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

面部识别方法最早是在安全系统中用于识别和比较人脸的方法，它比生物特征识别和虹膜识别要好得多，该技术已在虹膜识别，图像检测等方面实现。最近，这些方法也在其他研究领域得到了探索并已成为商业标识和营销工具。 本文介绍了不同的面部识别算法，并比较了它们的识别精度。 通过保存在数据库中的Haar Cascades算法检测人脸，此后，该研究旨在比较著名算法Eigen人脸与PCA，SVM，KNN和CNN的人脸识别精度。 结果表明，在我们使用的CNN的三种算法中，其准确性最高。

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AI_Guard_python基于机器学习的人脸识别系统程序，调用电脑摄像头进行人脸识别