本项目提供基于OpenCV4.0的人脸检测源代码，适用于图片和实时摄像头数据处理。通过简单易懂的代码实现高效准确的人脸识别功能，适合初学者学习及开发者参考使用。
人脸识别技术在身份验证、安防监控以及社交媒体等领域有着广泛的应用。本项目将利用ResNet-34网络和dlib库实现基于图片与摄像头的人脸识别功能。这一技术通过深度学习模型生成的128D面部描述子来表征并区分不同个体。
具体而言，ResNet-34网络在训练过程中会输出一个包含128个维度的描述子，并且其核心步骤之一是Triplets（三元组）：
1. 每个triplet由三个图片构成，在训练时读取这三张图片（其中两张属于同一人，另一张则为不同的人），分别计算出各自人脸对应的128D描述子；
2. 不断调整网络模型的权重参数，使得来自同一个人脸图像的向量在特征空间中彼此靠近，而不同个体间的向量距离较大。
主要功能包括：
- 人脸识别：通过ResNet-34生成的人脸描述子实现对图片与摄像头视频流中的人物识别。
- 使用三元组损失函数进行模型训练优化，从而提高整体的识别准确率。
扩展应用方面则涵盖了以下几点：
1. 身份验证：可以集成到门禁系统中以确认用户的合法身份；
2. 社交媒体平台：能够自动标记并辨识照片中的具体人物信息；
3. 安防监控体系：在实时视频流监测过程中识别可疑个体。
5星
