基于深度学习的人脸识别检测系统实现（相似人脸识别）
对于深度人脸识别，该系统支持resnet-10、resnet-20和resnet-64网络模型。该系统可以支持网络摄像头的实时人脸捕捉、对齐和检测。PyTorch中的MTCNN用于面部标志检测。如果数据库中没有他的/她的脸，用户可以将他/她的脸注册到数据库中。最相似的3张脸将由最大余弦相似度决定。
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基于Flask和HTML的人脸识别演示系统，可以返回相似的三个人脸图像。
其包含基于面部特征、LBP和ResNet的深度神经网络。它还支持通过网络摄像头进行实时人脸检测。
对于深度人脸识别，该系统支持resnet-10、resnet-20和resnet-64网络模型。
该系统可以支持网络摄像头的实时人脸捕捉、对齐和检测。PyTorch中的MTCNN用于面部标志检测。如果数据库中没有他的/她的脸，用户可以将他/她的脸注册到数据库中。
最相似的3张脸将由最大余弦相似度决定。
演示结果可以看视频。
https://live.csdn.net/v/275606
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