基于卷积神经网络的人脸识别系统

此压缩文件包含一个基于Python3.5开发的人脸识别系统，该系统利用卷积神经网络(CNN)实现高精度的人脸识别。

功能概述

• 人脸数据集制作：通过faces_my.py文件，您可以自动捕获并保存人脸图片，以构建您自己的人脸数据集。数据集大小可在程序中自定义，初始默认大小为10000张图片。

• 人脸大小标准化：所有捕获的人脸图片将被处理为64*64像素，以适配后续的神经网络训练需求。

• 神经网络模型训练：通过train.py文件，您可以训练一个卷积神经网络模型。训练过程中，您可以自定义训练批次和迭代结束条件。训练完成后，模型将自动保存在程序运行目录下。

• 实时人脸识别：训练好的模型可通过运行recognition.py文件进行测试。程序将自动调用摄像头进行实时人脸监测与识别，并在图形界面窗口中展示识别结果。

注意事项

• 请确保您的Python环境为3.5版本，以保证程序代码的正常运行。

• 在运行程序前，请根据需要调整程序中的相关参数，如数据集大小、训练批次、迭代条件等。

• 请确保您的计算机已安装必要的Python库和依赖项，以便程序正常运行。

• 在使用过程中，如遇到任何问题，请根据错误提示进行问题定位与解决。

使用说明

1. 解压下载的压缩文件。
2. 根据需要修改程序参数。
3. 运行faces_my.py文件制作人脸数据集。
4. 运行train.py文件进行模型训练。
5. 运行recognition.py文件测试模型效果。

感谢您使用基于卷积神经网络的人脸识别系统，希望它能为您提供有价值的服务。