本文详细介绍使用OpenCV库和Haar级联分类器实现实时人脸检测的全流程，涵盖环境配置、模型加载、检测算法调优及异常处理方案。通过20行核心代码演示计算机视觉基础应用的快速开发。（关键词：OpenCV、人脸检测、Haar特征、Python）

机器学习正在让计算机视觉变得更强大、更智能，从医疗诊断到自动驾驶，从安防监控到艺术创作，它的应用几乎无处不在。未来，随着多模态大模型（如GPT-4V）的发展，计算机视觉可能会进一步融合语言、语音等多种信息，带来更自然的人机交互体验。在本篇博客中，我们将介绍机器学习在计算机视觉中的主要应用方向，并结合实际案例，帮助大家理解这些技术如何改变我们的生活。在医疗领域，斯坦福大学的研究团队利用CNN（卷积神

摘要：本文介绍了基于OpenCV和FaceNet的人脸识别考勤系统核心技术选型与实现方案。系统采用OpenCV DNN模块加载Caffe模型进行高效人脸检测，使用FaceNet提取128维人脸特征，并通过MiniConda管理Python环境。文章详细说明了项目结构、环境配置步骤，并提供了人脸检测和特征提取的核心代码实现。此外还探讨了使用OpenVINO进行模型加速的优化方案，为构建高效准确的人脸

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机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个子领域，研究如何让计算机系统。的算法科学，涵盖数据、模型、优化、评估等关键环节，广泛应用于各行各业，推动AI技术的进步。，可以是结构化数据（表格）、非结构化数据（图像、文本）、时序数据等。：机器学习要解决的问题，如分类、回归、聚类、强化学习等。经验（E）**而提高，就称它从经验中学习。“一个计算机程序在**任务（T）