本文训练采用的模型与训练小型物体识别的一致。但是这里进行了归一化处理、数据升维、模型评估等操作。而且模型效果表现较为优秀，epochs=10的val_acc=91.64%。

实现一个基于界面化的一个人脸识别。本篇主要是实现第二步。1. 首先需要收集数据，我的想法是通过OpenCV调用摄像头进行收集人脸照片。2. 然后进行预处理，主要是对对数据集分类，训练集、验证集、测试集。选取合适的参数，例如损失函数。图像灰度化、归一化等等操作。3. 开始训练模型，提前创建好标签键值对。4. 测试人脸识别效果，通过OpenCV捕获人脸照片然后对图片进行预处理最后传入模型中，然后将识别

实现一个基于Qt的界面化的一个人脸识别。1. 首先需要收集数据，我的想法是通过OpenCV调用摄像头进行收集人脸照片。2. 然后进行预处理，主要是对对数据集分类，训练集、验证集、测试集。选取合适的参数，例如损失函数。图像灰度化、归一化等等操作。3. 开始训练模型，提前创建好标签键值对。4. 测试人脸识别效果，通过OpenCV捕获人脸照片然后对图片进行预处理最后传入模型中，然后将识别的结果通过文字的

实现一个基于界面化的一个人脸识别。本篇主要是实现第四步。最后一篇咯1. 首先需要收集数据，我的想法是通过OpenCV调用摄像头进行收集人脸照片。2. 然后进行预处理，主要是对对数据集分类，训练集、验证集、测试集。选取合适的参数，例如损失函数。图像灰度化、归一化等等操作。3. 开始训练模型，提前创建好标签键值对。4. 测试人脸识别效果，通过OpenCV捕获人脸照片然后对图片进行预处理最后传入模型中，

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