基于Python、OpenCV和Keras的目标人脸检测与识别
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简介：
本项目利用Python语言结合OpenCV库进行目标人脸检测，并通过Keras实现深度学习模型的人脸识别，旨在提供高效准确的人脸处理解决方案。
实现目标：在人群中迅速找到特定的人脸（从数据库中找出目标人脸）。解决思路包括以下步骤：
输入 > 人脸检测 > 人脸识别 > 输出
输入可以连接视频流以实现实时检测，输出结果则可连接到显示人脸框的可视化工具。
所需工具：
- Python
- OpenCV
- Keras
第一步：人脸检测
我们有一系列包含人脸的照片（数据来源于百度图片），需要从中识别并裁剪出每个人脸，并保存下来。对于含有目标人物的人脸照片，使用了两种不同的方案进行测试：
1. 使用OpenCV的Haar级联分类器：
优点是速度快、适用于大图中小尺寸的脸部检测。
缺点是在误报率方面表现不佳。
接下来可以继续执行人脸特征识别等步骤。
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