本资源提供了一套基于Python编程语言及OpenCV库的人脸识别系统设计方案及其完整源代码，适用于初学者学习人脸识别技术。
基于Python与OpenCV的人脸识别设计与实现简介
随着社会信息化的发展，人脸识别作为一种利用人的脸部特征进行身份验证的生物技术日益受到重视。通过使用摄像机或摄像头捕捉包含人脸的照片或视频流，并自动检测、跟踪图像中的面部信息，进一步对这些数据执行一系列处理以完成身份确认等功能。这种技术通常被称为人像识别或者面部识别。
本项目主要采用Python语言实现人脸识别功能，具体涉及以下技术和工具：
1. 使用MySQL数据库进行数据存储。
2. 开发环境包括：Windows 10操作系统、Python3.6编程语言以及Jupyter Notebook开发平台。
3. 应用OpenCV库来处理图像和视频流中的面部检测与识别任务，并使用SVM（支持向量机）算法作为机器学习方法之一，以提高人脸识别的准确率。
4. 同时还会利用matplotlib、numpy等Python第三方库进行数据可视化及数学运算操作。
项目的主要功能包括：
1. 人脸图像采集
2. 对获取到的人脸图片执行必要的预处理工作（如调整大小、灰度化转换）
3. 提取面部特征，并通过机器学习算法来实现匹配与识别
建议团队成员分工如下：四人小组中，一人负责收集和检测人脸数据；另一名同学专注于图像的前期准备及优化过程；第三位同学则需承担起从采集好的样本中提取关键特性并进行模式匹配的任务；最后一位学生将担当整个项目的统筹规划者角色，确保各模块之间能够顺利衔接，并对最终结果进行全面测试。
通过上述分工合作方式可以有效提升系统的整体性能与稳定性。
5星
