《人工智能基础》—基于TensorFlow的人脸识别
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。
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