基于深度学习（retinaface+facenet）的人脸识别会议签到系统的源代码、数据库与项目部署文档及汇报PPT。

简介：
基于深度学习的RetinaFace与Facenet结合的人脸识别会议签到系统源代码及部署文档中包含以下核心实现内容：首先支持通过URL链接或Base64编码格式上传人脸图像，并由系统自动完成身份验证流程。具体操作包括：将输入的人脸图像进行初步检测以确认面部是否存在，随后对获取的面部图像进行几何对齐处理；校准后的面部图像被输入Facenet模型并提取128维面向量特征；最后生成的向量与预训练的默认数据库进行比对以识别用户身份。 该系统采用Python编写，利用Flask技术封装了所需的人脸识别功能接口。该模块接收并处理来自外部的数据请求，并将处理后的结果传递到Java后端服务中。基于OpenCV进行图像预处理的算法图像的直方图通常用于描述图像中像素亮度分布的情况。在该图像中，横坐标代表的是每个通道对应的亮度值范围。