基于人脸识别的学生身份验证系统实现与应用

资源摘要信息:"人脸识别系统是一个通过分析现场摄像头拍摄的照片与事先上传的照片进行比对，从而实现身份验证的系统。该系统通过训练，生成人脸识别模型，能预测传入照片的身份。模型的训练模块有两种方式：LBP+PCA+SVM和卷积神经网络。该模型使用了107张学生照片进行训练，其中40张来自ORL数据库，由中国大学和韩国大学提供。每人的照片至少有10张。预测模型能预测并返回学生的ID，然后将预测的ID与数据库中的学生ID进行比对，如果相同，则验证通过，否则失败。数据库中有一列名为'daka'，用于记录验证是否成功。" 1. 人脸识别技术：人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的技术。它通过特定的算法，从视频或图像中提取人脸特征，与数据库中存储的已知人脸特征进行比对，从而识别出个人的身份。 2. 训练模块：训练模块是人脸识别系统的重要组成部分，它通过分析大量的照片，学习并提取人脸的特征信息，生成可以预测传入照片身份的人脸识别模型。训练模块可以采用LBP+PCA+SVM和卷积神经网络两种方式。 3. LBP+PCA+SVM方法：LBP+PCA+SVM是一种人脸识别技术，它结合了局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）三种算法。LBP用于提取图像的局部纹理特征，PCA用于降维，SVM用于分类。 4. 卷积神经网络：卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，主要用于图像和视频识别。在人脸识别中，CNN可以自动提取图像的特征，无需人工设计特征提取器。 5. MySQL数据库：MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据。在人脸识别系统中，MySQL用于存储学生的照片、ID等相关信息。 6. Flask框架：Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，用于构建Web应用。在人脸识别系统中，Flask用于处理前端的请求，如注册、登录、修改密码等。 7. MVC设计模式：MVC（Model-View-Controller）是一种软件设计模式，用于分离数据（Model）、用户界面（View）和控制逻辑（Controller）。在人脸识别系统中，MVC模式用于实现系统的模块化，提高代码的可读性和可维护性。 8. 网络摄像头：网络摄像头可以将拍摄的视频流传输到计算机。在人脸识别系统中，网络摄像头用于实时拍摄学生的照片，并将照片传输到后端。 9. HTML：HTML（HyperText Markup Language）是一种用于创建网页的标准标记语言。在人脸识别系统中，HTML用于构建前端页面，如注册、登录等页面。