人脸识别是计算机视觉领域的重要应用，广泛用于安防、移动设备解锁、社交媒体等场景。以下是该项目的核心内容概览：

📌 项目简介

  • 目标：通过深度学习模型实现对人脸的检测、特征提取与匹配
  • 技术基础：基于卷积神经网络（CNN）的图像分类与目标检测算法
  • 数据集：常用数据集包括 LFW、CelebA 等

🛠 技术栈

  1. 框架：TensorFlow/PyTorch
  2. 模型：
    • FaceNet（用于生成人脸嵌入向量）
    • MTCNN（多任务卷积神经网络，用于人脸检测）
  3. 工具：OpenCV（图像预处理）、Keras（模型构建）

📈 应用场景

  • 安防监控：实时识别可疑人员
  • 智能设备：手机/电脑面部解锁
  • 社交分析：自动 tagging 人脸（如 社交媒体人脸识别案例）

📚 扩展阅读

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