TensorFlow 人脸识别案例 📸🧠

案例简介

本案例基于 TensorFlow 框架，演示如何使用深度学习技术实现人脸识别功能。通过简单的代码示例和步骤说明，帮助开发者快速上手。

实现步骤

1. 环境准备

   • 安装 TensorFlow：pip install tensorflow
   • 准备人脸数据集（如 LFW、CelebA）
   • 导入必要库：

     import tensorflow as tf
     from tensorflow.keras import layers, models
     

2. 模型构建

   • 使用卷积神经网络（CNN）提取人脸特征：

     model = models.Sequential([
         layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)),
         layers.MaxPooling2D((2,2)),
         layers.Flatten(),
         layers.Dense(64, activation='relu'),
         layers.Dense(1, activation='sigmoid')
     ])
     

   • 训练模型：

     model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
     model.fit(train_data, epochs=10)
     

3. 模型部署

   • 保存训练好的模型：

     model.save('face_recognition_model.h5')
     

   • 使用模型进行预测：

     prediction = model.predict(test_data)
     

扩展阅读

• 如需了解模型训练的细节，可参考 TensorFlow 模型训练案例
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