Python开发基于CNN的人脸识别系统

知识点: 一、CNN（卷积神经网络）在人脸识别中的应用 CNN是一种深度学习算法，特别适合用于图像处理。它通过卷积层、池化层和全连接层对图像进行特征提取和分类。在人脸识别领域，CNN可以提取出人脸的特征，然后进行比对，从而实现人脸识别。 二、Python在深度学习中的应用 Python是一种高级编程语言，具有简洁易读的特性。在深度学习领域，Python已经成为主流的编程语言。这是因为Python有大量的深度学习库，如theano、tensorflow、keras等。这些库使得Python在处理复杂的深度学习任务时，可以更简单、更高效。 三、numpy和PIL在图像处理中的应用 numpy是Python的一个科学计算库，提供大量数学函数和操作，非常适合进行矩阵运算。在图像处理中，numpy可以用来处理图像数据，如图像的旋转、缩放、裁剪等。PIL（Python Imaging Library）是一个图像处理库，提供丰富的图像处理功能，如打开、保存、查看、转换图像格式等。 四、theano在深度学习中的应用 theano是一个Python库，可以用来定义、优化和求值数学表达式，特别是多维数组的计算。在深度学习中，theano可以自动计算梯度，进行梯度下降，从而训练深度学习模型。theano还支持GPU计算，可以显著提高计算速度。 五、LeNet5模型 LeNet5是深度学习的一个经典模型，由Yann LeCun提出，主要用于手写数字识别。LeNet5包含多个卷积层和池化层，最后是全连接层进行分类。虽然简单，但LeNet5展示了深度学习在图像处理中的强大能力。 六、olivettifaces人脸数据库 olivettifaces是一个公开的人脸数据库，包含40个不同人物的400幅灰度图像。每个图像都是一个112x92的矩形，每个像素的值是一个8位的灰度值。olivettifaces被广泛用于人脸识别和图像处理的研究。 七、Python+numpy+theano+PIL开发的CNN人脸识别程序 这个程序基于Python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能。程序首先加载olivettifaces人脸数据，然后使用theano定义CNN模型，接着使用numpy进行数据预处理，最后通过训练和测试CNN模型，实现人脸识别。