基于深度学习的人脸识别系统-OpenCV+TensorFlow+CNN

项目描述 基于深度学习的人脸识别系统（OpenCV+TensorFlow+CNN）
本项目是一个基于深度学习的人脸识别系统，通过摄像头实时采集人脸图像，使用卷积神经网络进行训练和识别。系统提供图形化操作界面，支持多人管理，可用于身份验证、人员考勤等场景。

项目功能
实时摄像头人脸识别，检测画面中的人脸并标注姓名
图片上传识别，选择本地照片进行人脸检测和身份识别
新人采集功能，录入新人员的人脸照片作为训练数据
模型重新训练，采集新数据后可一键重新训练模型使新人生效
人员管理，动态显示当前系统可识别的人员名单
运行环境
操作系统：Windows 7/10/11 Python版本：Python 3.8-3.11 硬件要求：具备USB或内置摄像头，建议4GB以上内存 首次启动需等待约30秒加载TensorFlow

项目技术
开发语言：Python 界面框架：Tkinter 图像处理：OpenCV 4.10.0 深度学习框架：TensorFlow 2.x + Keras 3.x 神经网络结构：卷积神经网络（CNN），包含4层卷积、2层池化、3层全连接 人脸检测：OpenCV Haar级联分类器 数据预处理：图像归一化、标签独热编码、数据增强

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行