摘要： 随着人工智能的普及，人工智能在我们日常生活中的使用越来越广泛，也越来越频繁，它已经成为我们日常生活不可或缺的一部分，而作为其中之一的人脸识别则更加深入其中，其中最常用的手机就是一个很好的例子，当前手机解锁方式越来越多，生物识别从原来的指纹识别到现在的人脸识别，这是一种趋势，因为人脸识别的优势带来的趋势。所以这次毕设选题的目的是建立一个良好的识别系统，提高识别的效率和准确度，为生活和其他工作带来方便。

    本文阐述了采用python为开发语言，OpenCV框架的实现通过摄像头获取视频流截取人脸来识别人脸的主人是否为指定的人。OpenCV作为提供人脸识别算法的核心算法，TensorFlow是将收集的复杂数据结构传给神经网络进行处理，Sklearn是机器学习中常用的python第三方模块，用于神经网络。最终实现的是通过一个简单的开启摄像头配合后端的运行实现人脸的识别和信息的输出。系统界面简洁，操作简单方便，功能稳定。提供了基本的人脸识别功能。以此得到的结论为，可以通过人脸识别算法的学习认识和了解人脸识别，可以不断的提升其性能和准确度来优化。

关键词：Python；人脸识别；OpenCV

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1研究背景与意义-1

1.2研究内容-2

1.3相关技术简介-2

1.4论文组织结构-3

2 系统需求及可行性分析-4

2.1系统需求分析-4

2.1.1系统功能需求分析-4

2.1.2系统性能需求分析-4

2.1.3主要技术分析-4

2.2系统可行性分析-4

3 人脸识别的难点-6

3.1人脸识别技术的广泛应用-6

3.2人脸识别技术的难点-9

4 系统总体设计-10

4.1系统总体结构设计-10

4.2功能模块详细设计-11

4.2.1打开摄像头功能模块-11

4.2.2识别人脸功能模块-13

4.2.3训练集的制作模块-13

4.2.4识别出人脸模块-16

5 系统测试-18

5.1测试目标和测试方法-18

5.2改进方案-18

结    论-19

参 考 文 献-20

致    谢-21