想用python做一個人臉識別認(rèn)證當(dāng)畢業(yè)設(shè)計用，有沒有什么建議或者大體設(shè)計思路？至少有兩種解決方案。第一個是做一個人臉設(shè)計應(yīng)用系統(tǒng)，它傾向于實現(xiàn)整個設(shè)計的內(nèi)容；第二個是重點研究具體的識別模型算法。具體

想用python做一個人臉識別認(rèn)證當(dāng)畢業(yè)設(shè)計用，有沒有什么建議或者大體設(shè)計思路？

至少有兩種解決方案。第一個是做一個人臉設(shè)計應(yīng)用系統(tǒng)，它傾向于實現(xiàn)整個設(shè)計的內(nèi)容；第二個是重點研究具體的識別模型算法。具體來說：

這種方案可以把竣工設(shè)計看作是一種工程實踐竣工設(shè)計。內(nèi)容涉及整個系統(tǒng)的設(shè)計，如BS架構(gòu)或CS架構(gòu)，如何采集人臉數(shù)據(jù)，搭建識別終端設(shè)備，后端服務(wù)器，數(shù)據(jù)庫設(shè)計，硬件拓?fù)浜蛿?shù)據(jù)流設(shè)計等，具體的人臉識別模型訓(xùn)練和算法實現(xiàn)，可以使用開源程序，opencv、keras等Python庫都有開源的算法，可以用來滿足一般的需要，本文只介紹了算法的原理，不能重點對整個算法進行優(yōu)化。

該方案側(cè)重于具體的模型和算法實現(xiàn)。我們需要通過對現(xiàn)有算法的優(yōu)化，提出一種精度更高、模型訓(xùn)練速度更快或樣本量更小的算法。作為論文，必須給出具體的優(yōu)化指標(biāo)。例如，我們可以研究基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單樣本模型算法，以提高人臉識別的可靠性和準(zhǔn)確性。當(dāng)然，這些模型在Python或keras中有一些開源資源，建議使用OPENFACE，并實現(xiàn)了使用Python keras的情況。GitHub地址是：https://github.com/iwantooxoxox/Keras-OpenFace

打算用Python做畢業(yè)設(shè)計，可以做哪些方面的？

現(xiàn)在人工智能和大數(shù)據(jù)很流行，Python在這些方面更強大。

供參考：https://www.toutiao.com/i6632168112936452612/在學(xué)習(xí)了這一系列教程之后，您可以開始學(xué)習(xí)人工智能并找到一份好工作。

人臉識別技術(shù)能區(qū)別出雙胞胎嗎？

對于人臉識別，有很多問題。雙胞胎是人臉識別中一個非常重要的問題，設(shè)計師在設(shè)計時一定會考慮這些因素。因為它看起來更像，所以在人臉識別中，難免會引起識別錯誤。