基于卷积神经网络人脸识别系统流程图以及各个模块分析，和具体代码实现及代码解析，以及可行性分析

基于卷积神经网络的人脸识别系统流程图如下：

<img src="https://i.imgur.com/V7MmMYN.png" width="500">

该系统主要由以下几个模块组成：

1. 数据预处理模块：该模块主要对输入的人脸图像进行预处理，包括图像尺寸归一化、人脸对齐等。

2. 特征提取模块：该模块通过卷积神经网络提取人脸图像中的特征信息，得到一个高维的特征向量。常用的卷积神经网络模型有VGG、ResNet等。

3. 特征匹配模块：该模块主要用于比较两个特征向量之间的相似度，一般采用欧式距离或余弦相似度作为相似度的度量。

4. 人脸分类模块：该模块将相似度转化为概率，然后进行人脸分类，判断输入的人脸图像属于哪个人。

具体的代码实现和代码解析如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, Model

class FaceRecognition(Model):
    def __init__(self):
        super(FaceRecognition, self).__init__()

        # 特征提取模块
        self.conv1 = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')
        self.conv2 = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')
        self.pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding='same')
        self.conv3 = layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')
        self.conv4 = layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')
        self.pool2 = layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding='same')
        self.conv5 = layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')
        self.conv6 = layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')
        self.pool3 = layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding='same')
        self.flatten = layers.Flatten()
        self.fc1 = layers.Dense(units=256, activation='relu')
        self.dropout1 = layers.Dropout(rate=0.5)

        # 人脸分类模块
        self.fc2 = layers.Dense(units=128, activation='relu')
        self.dropout2 = layers.Dropout(rate=0.5)
        self.fc3 = layers.Dense(units=2, activation='softmax')

    def call(self, x):
        # 数据预处理模块
        x = tf.image.resize(x, (128, 128))
        x = x / 255.0

        # 特征提取模块
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.conv4(x)
        x = self.pool2(x)
        x = self.conv5(x)
        x = self.conv6(x)
        x = self.pool3(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.fc1(x)
        x = self.dropout1(x)

        # 人脸分类模块
        x = self.fc2(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc3(x)

        return x

上述代码实现了一个简单的人脸识别系统，其中特征提取模块采用了一个基于卷积神经网络的模型，人脸分类模块采用了一个包含两个全连接层和一个dropout层的模型。

该系统的可行性分析如下：

1. 准确率较高：基于卷积神经网络的人脸识别系统在人脸识别任务上具有较高的准确率和鲁棒性，可以应用于实际的场景中。

2. 速度较慢：由于卷积神经网络需要大量的计算资源和时间，因此基于卷积神经网络的人脸识别系统在处理速度上存在一定的问题。但随着硬件的不断升级，这个问题将逐渐得到解决。

3. 数据量要求较高：基于卷积神经网络的人脸识别系统需要大量的训练数据才能达到较高的准确率，因此在实际应用中需要进行大量的数据采集和处理工作。