使用TensorFlow深度学习实现人脸识别,使用网络摄像头作为Raspberry Pi上的监控摄像头,旨在为需求方提供安全感。一个频频出现的监控摄像机问题是,犯罪是在一定时间内进行的,缺乏预警特征,没有在监控摄像机上应用面部识别。本系统的功能是对摄像头捕获的每一个人脸进行人脸识别。使用梯度方向直方图( HOG )方法进行深度学习的提取过程。从相机输入的图像将经过灰度缩放过程,然后将其取提取值,用TensorFlow的深度学习框架进行分类。当面孔未被识别时,系统将发送通知。在对数据进行分析的基础上,得出结论:人脸识别的实现是在树莓派上使用Python编程语言,借助TensorFlow,使得样本的训练过程更快、更准确。它采用一个图形用户界面( GUI )作为主显示器,并使用Python设计器构建,使用电子邮件作为向用户发出初始警告的媒介,以及使用网络摄像头作为主摄像头捕捉图像。