1、项目介绍

技术栈：
Python语言、facenet人脸识别算法 Tensorflow MySQL数据库，
可实现人脸的录入，人脸识别，识别记录查询，
基于Tensorflow和mysql数据库实现的人脸识别系统
Python语言提供了丰富的图像处理和机器学习库，如OpenCV、dlib、Tensorflow等，这些库可以辅助实现人脸检测、对齐、特征提取等功能；而facenet是一种基于深度学习的人脸识别算法，可以实现高精度的特征提取。MySQL数据库提供了数据存储和查询的功能，可以方便地存储和管理人脸识别系统中的数据。

综上所述，Python语言、facenet人脸识别算法、Tensorflow和MySQL数据库合作使用，可以搭建出一个完整的人脸识别系统。

2、项目界面

（1）人脸识别界面

3、项目说明

人脸识别系统是一种通过计算机视觉技术，对人脸进行采集、特征提取、特征匹配等处理，实现自动识别的系统。通常包括人脸采集、人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配等模块。Python语言和facenet人脸识别算法是实现该系统的关键技术。

人脸识别系统一般包括以下几个步骤：

人脸采集：使用摄像头或者照片等方式采集人脸图像数据。

人脸检测：使用OpenCV等库，对采集到的图像进行人脸检测，找出图像中的人脸区域。

人脸对齐：使用dlib等库，对人脸图像进行对齐操作，将人脸图像转换为标准姿态。

特征提取：使用facenet等人脸识别算法，对人脸图像进行特征提取，生成对应的128维特征向量。

特征匹配：使用L2距离等方法，对查询人脸图像和数据库中已知人脸图像的特征向量进行比对，找出最相似的人脸。

识别记录查询：将识别结果保存在MySQL数据库中，用户可以通过查询数据库，查看历史识别记录。

Python语言提供了丰富的图像处理和机器学习库，如OpenCV、dlib、Tensorflow等，这些库可以辅助实现人脸检测、对齐、特征提取等功能；而facenet是一种基于深度学习的人脸识别算法，可以实现高精度的特征提取。MySQL数据库提供了数据存储和查询的功能，可以方便地存储和管理人脸识别系统中的数据。

综上所述，Python语言、facenet人脸识别算法、Tensorflow和MySQL数据库合作使用，可以搭建出一个完整的人脸识别系统。

4、核心代码