这是我自己设计的一个人脸识别系统的课题，基于Python语言研发了人脸识别管理系统，并在Pycharm平台完成主要功能模块的分析与设计，在摄像头采集到完整人脸信息的同时，对人员的身份进行认证和管理。本文所设计的人脸识别系统一方面可以实现人员的安全认证功能，还能够给重要场所的人员管理提供安全保障，测试结果表明：该系统能够准确识别人脸信息，并显示当前人员的录入时名字，而没有录入的人脸显示unknown，为有效解决人员管理问题提供了参考。使得人员安全管理系统具备了更高的实用价值，有着巨大市场潜力和应用前景。以下是重要内容阐述： 1、人脸识别部分主要是依靠人脸特征提取来实现； 2、摄像头捕获人脸后，会进行图像预处理，包括噪声处理、光照预处理和几何预处理； 3、采用卷积神经网络为人脸识别算法； 4、基于Python和Pycharm平台来实现系统设计； 5、通过CNN训练发现，能够对人脸进行准确识别，识别率高达97%；

基于ARM9嵌入式平台的人脸识别系统设计。

基于机器学习的人脸识别系统设计与实现, ，系统主要是用Python语言实现，人脸识别系统中用到的CNN算法的详细介绍，TensorFlow搭建了军阿基神经网络模型，实现了对模型的评估、搭建，测试，使用前请务必查看说明文档

用MySQL数据库，系统主要是用Python语言实现，使用CNN卷积神经网络来完成人脸识别的整个过程，人脸识别系统中用到的CNN算法的详细介绍，使用TensorFlow搭建了军阿基神经网络模型，实现了对模型的搭建、评估、测试；

基于OpenCv的人脸识别系统设计与实现代码大全.doc基于OpenCv的人脸识别系统设计与实现代码大全.doc基于OpenCv的人脸识别系统设计与实现代码大全.doc

基于WebCam的人脸识别与跟踪系统设计解决方案.doc

为了人脸识别的相关算法能快速运行，选择了TI公司的DSP处理器，另附加键盘模块和PAL制式输出模块，可以脱离PC独立对PAL视频信号进行采集和处理，并独立运行人脸的定位，特征抽取以及人脸的识别。硬件方面，系统采用了存储器切换系统，使得图像数据缓存和读取分别由CPLD和DSP独立且同时执行，缩短了数据的处理周期，保证了系统的实时运行。软件设计包括了：人脸定位、人眼定位、样本存储以及人脸识别。其中样本由DSP自动选取，根据人眼定位和人脸标记方框的大小共同决定，选取一部分大小相等且眼距相同的图片作为训练样本以及待识别样本。在主分量分析过程中，提取出主分量构成特征脸空间，将原样本投影到该空间内一点，再

matlab的人脸识别，有源代码。入门级别，课作为初学者学习参考使用。有一定的价值。适合本科阶段的学生。

1 概述 1 2 系统开发环境 3 系统分析 8 3.1 可行性分析 3.1.1 技术可行性 3.1.2操作可行性 3.1.3 经济可行性 3.1.4 法律可行性 9 3.2需求分析 9 3.2.1 功能需求分析 9 3.2.2 性能需求分析 10 3.3开发环境分析 10 3.4界面需求 4 系统设计 4.1系统设计原则 12 4.2系统流程设计 12 4.2.1系统开发流程 12 4.2.2 添加信息流程 13 4.2.3 人脸识别流程 14 4.3 系统功能设计 15 4.4 数据库设计 15 4.4.1 数据库设计原则 4.4.2 数据库实体 16 4.4.3 数据库表设计 16 5系统实现 18 5.1 登录 18 5.2 注册 18 5.3 识别签到 6系统测试 25 6.1测试环境与条件 6.2功能测试 6.3可用性测试 26 6.4测试结果分析 26 结 论 27 致 谢 28 参考文献 29

1 概述 1 1.1课题背景及意义 1 1.2 国内外研究现状 1 1.3 本课题主要工作 2 2 系统开发环境 3 2.1 python简介 3 2.2 人脸识别简介 4 2.3 SQLite 5 2.4 Django介绍 6 2.5 TensorFlow 7 3 系统分析 8 3.1 可行性分析 8 3.1.1 技术可行性 8 3.1.2操作可行性 8 3.1.3 经济可行性 9 3.1.4 法律可行性 9 3.2需求分析 9 3.2.1 功能需求分析 9 3.2.2 性能需求分析 10 3.3开发环境分析 10 3.4界面需求 10 4 系统设计 12 4.1系统设计原则 12 4.2系统流程设计 12 4.2.1系统开发流程 12 4.2.2 添加信息流程 13 4.2.3 人脸识别流程 14 4.3 系统功能设计 15 4.4 数据库设计 15 4.4.1 数据库设计原则 15 4.4.2 数据库实体 16 4.4.3 数据库表设计 16 5系统实现 18 5.1 登录 18 5.2 注册 18 5.3 识别签到 20 6系统测试 25 6.1测试环境与条件 25 。。。。。