计算机设计大赛开发文档

一、项目概述
本项目是一款基于计算机视觉技术的人脸识别系统，主要用于识别人脸信息，包括性别、年龄、表情、眼镜、口罩等信息，并可对人脸进行实时跟踪和记录。

二、项目功能
1. 人脸检测：通过摄像头实时捕捉图像，利用计算机视觉技术进行人脸检测。
2. 人脸识别：对检测到的人脸进行识别，包括性别、年龄、表情、眼镜、口罩等信息。
3. 人脸跟踪：对识别到的人脸进行实时跟踪，保证识别的准确性。
4. 人脸记录：将识别到的人脸信息进行记录，包括时间、位置等信息。

三、项目技术
1. OpenCV：用于图像处理、人脸检测和识别等。
2. Dlib：用于人脸关键点检测和人脸特征点提取等。
3. TensorFlow：用于人脸识别和表情识别等。
4. Python：作为主要开发语言。

四、开发流程
1. 安装所需的开发环境和相关库文件。
2. 设计系统的整体架构，确定各个模块的功能和接口。
3. 开发人脸检测模块，并进行测试和优化。
4. 开发人脸识别模块，并进行测试和优化。
5. 开发人脸跟踪模块，并进行测试和优化。
6. 开发人脸记录模块，并进行测试和优化。
7. 进行系统整体测试和优化，并进行必要的改进和调整。
8. 编写用户手册，提供用户使用说明和技术支持。

五、项目进度安排
1. 前期准备（2天）：安装开发环境和相关库文件。
2. 系统设计（1天）：设计系统的整体架构，确定各个模块的功能和接口。
3. 人脸检测模块开发（3天）：开发人脸检测模块，并进行测试和优化。
4. 人脸识别模块开发（5天）：开发人脸识别模块，并进行测试和优化。
5. 人脸跟踪模块开发（4天）：开发人脸跟踪模块，并进行测试和优化。
6. 人脸记录模块开发（3天）：开发人脸记录模块，并进行测试和优化。
7. 系统整体测试和优化（2天）：进行系统整体测试和优化，并进行必要的改进和调整。
8. 编写用户手册（1天）：提供用户使用说明和技术支持。

六、项目成果
1. 系统整体框架和详细设计文档。
2. 完成的人脸检测、识别、跟踪和记录模块源代码。
3. 完成的系统测试和优化报告。
4. 用户手册和技术支持文档。