高分毕业设计：Python+Flask+OpenCV实现CNN人脸识别系统

资源摘要信息:"基于Python+Flask+OpenCV+CNN的人脸识别系统是一个集成了深度学习和计算机视觉技术的综合性项目。该系统通过利用卷积神经网络（CNN）模型来实现人脸的识别功能。CNN是一种深度学习模型，常用于图像识别和处理中，它可以自动和有效地提取图像特征，从而实现复杂图像的识别任务。 人脸识别系统的核心部分是CNN模型，它是基于深度学习的算法，能够通过训练学习到人脸图像的深层次特征。在本项目中，CNN模型用于从输入的人脸图像中提取特征，并根据这些特征判断是否为系统中已注册的人脸。 为了使CNN模型能够被远程或本地的web应用程序调用，项目采用了Python语言结合Flask框架来搭建一个web服务。Flask是一个轻量级的web框架，可以让开发者快速构建web应用和API接口。通过Flask，项目中的CNN模型可以被封装成RESTful API，供前端应用程序或其它服务通过HTTP请求进行调用，实现人脸识别功能。 实时视频流数据的处理是通过OpenCV（Open Source Computer Vision Library）完成的。OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。在本项目中，OpenCV用于捕获摄像头的实时视频流，并将视频帧传递给CNN模型进行识别处理。通过OpenCV，系统可以实时监控视频流，并在检测到人脸时进行实时识别。 该项目的毕业设计源码+使用文档被归档成一个压缩包，文件名称为“***.zip”和“face-recognition-master”。这表明源码已经打包为可直接下载的形式，其中可能包含了完整的源代码、文档说明、配置文件、依赖库以及部署说明等。文件中的“face-recognition-master”可能指的是该项目的版本控制仓库中的master分支，暗示了源码管理和版本控制的使用。 该系统已在Windows 10/11的操作系统环境下进行过严格测试，确保了其可用性和稳定性。这说明该项目在部署和运行方面具有良好的兼容性和可靠性。源码包的下载即用性以及完整的部署教程，使其不仅适用于毕业设计，也可作为课程设计项目，供学习者研究和实践。 最后，该项目的高分成绩和导师的认可表明了其在学术和实践上的价值，同时也说明了其完成度较高，具备一定的创新性和实用性。97分的答辩评审分是对该毕业设计项目的最高评价，它不仅是对项目质量的肯定，也是对项目开发者编程能力、解决问题能力和项目呈现能力的证明。"