人脸识别项目教程 🧠📸

欢迎来到人脸识别项目实战指南！本教程将带你从零开始构建一个基础的人脸识别系统，涵盖技术选型、代码实现和部署建议。🎯

技术栈推荐 🛠️

• 编程语言: Python（推荐使用3.8+版本）
• 框架库: OpenCV + TensorFlow
• 开发工具: VS Code / Jupyter Notebook
• 数据集: LFW（Labeled Faces in the Wild）或自定义图片集

实现步骤 📌

1. 环境搭建

   pip install opencv-python tensorflow numpy
   

   

2. 人脸检测
   使用Haar级联分类器或YOLO模型实现实时检测

   

3. 特征提取
   通过PCA或深度学习模型（如FaceNet）提取人脸特征

   

4. 模型训练
   在community/resources/tutorials/face_recognition_training找到详细训练教程

5. 应用部署
   可参考community/overview/ai_deployment了解部署方案

扩展学习 📚

• 人脸识别原理详解
• OpenCV官方文档
• TensorFlow人脸项目案例

人脸识别技术已广泛应用于安防、考勤等领域，但请务必遵守相关法律法规，确保合法合规使用。🔒