项目简介

本教程将指导您使用深度学习技术构建一个人脸识别门禁系统，涵盖数据准备、模型训练及部署流程。通过本项目，您将掌握如何将AI应用于实际安防场景，提升系统安全性与智能化水平。

技术栈

  • 编程语言：Python 🐍
  • 深度学习框架：TensorFlow/PyTorch 🧠
  • 工具库：OpenCV 📷、NumPy 📊
  • 数据集：LFW（Labeled Faces in the Wild）或自定义人脸数据集 📂

实现步骤

  1. 数据收集

    • 使用摄像头或现有图片数据集采集人脸样本
    • 对数据进行标注与预处理（如灰度化、归一化）
    • 数据预处理

  2. 模型训练

    • 选择预训练模型（如ResNet50）进行迁移学习
    • 使用FaceNet提取人脸特征向量 📈
    • 训练分类器（如SVM）实现身份识别
    • FaceNet模型

  3. 系统集成

    • 部署模型到嵌入式设备（如树莓派）或服务器
    • 开发实时人脸识别接口，结合门禁硬件控制
    • 添加异常检测机制（如口罩识别、活体检测） 🚫

扩展学习

  • 如需了解更详细的模型实现代码，可访问：/community/abc_compute_forum/tutorials/deep-learning-tutorials/face-recognition-implementation-guide
  • 深度学习模型部署
  • 探索更高级的AI应用场景：/community/abc_compute_forum/tutorials/deep-learning-tutorials/ai-in-smart-cities