【源码】基于Python和Keras的VGG人脸识别系统

项目简介

本项目是基于深度学习和卷积神经网络（CNN）的人脸识别系统，采用VGG网络架构。通过训练模型对人脸图像进行特征提取与分类，实现人脸的识别功能。项目包含环境配置、数据预处理、模型构建、模型训练和测试等一系列环节。

项目的主要特性和功能

1. 环境配置：安装numpy、keras、tensorflow、opencv-python等库，支持深度学习模型构建与图像预处理。
2. 数据预处理：对图像数据进行旋转、添加噪声等增强操作，划分训练集、验证集和测试集。
3. 模型构建：使用Keras框架搭建VGG网络模型，包含卷积层、池化层、全连接层等。
4. 模型训练：使用SGD优化器训练模型，以交叉熵损失函数作为损失评估指标。
5. 人脸检测与识别：利用OpenCV的Cascade分类器进行人脸检测，使用训练好的模型进行人脸识别。
6. 实时人脸识别：通过摄像头实时捕获视频流，进行人脸识别与标注。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件： 1. 安装所需环境及库，如numpy、keras、tensorflow等。 2. 配置相关参数，如输入图像大小、类别数量、学习率等。 3. 准备数据集，包括训练集、验证集和测试集。 4. 运行train.py进行模型训练。 5. 使用detect.py进行人脸识别和标注。 6. （可选）使用face_get.py实时捕获视频流并进行人脸识别。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】