1. 研究目的与意义
人脸识别门禁系统是一种将人脸识别技术应用于门禁管理的系统，能够有效地帮助小区管理人员对小区人员和访客进行有效管理。
该系统主要功能包括人脸图像采集、管理和自动识别。在人脸图像采集方面，系统通过摄像头对小区人员和访客进行实时采集，并将采集到的人脸图像进行存储和管理。在管理方面，系统可以对采集到的人脸图像进行分类、编号和归档，方便后续的查询和使用。在自动识别方面，系统通过对人脸图像的比对和分析，能够快速准确地识别出小区人员和访客，并根据预设的规则进行相应的处理。
在实现小区人员进出及访客的高效管理方面，人脸识别门禁系统可以帮助小区管理人员快速准确地确定每位进出小区的人员的身份，并根据预设的规则进行相应的处理，如开门、拒绝进入等。同时，系统还可以帮助小区管理人员对访客进行登记、审核和记录，以保证小区的安全。
2. 课题关键问题和重难点
本课题的关键：
1.程序的主体架构（B/S或者C/S）的选择，将影响后续程序部署的方式。
2.人脸识别的框架和深度学习的实现。
3. 国内外研究现状（文献综述）
人脸识别是一种机器学习技术，用于识别人脸图像中的人脸。它在许多领域中得到了广泛应用，包括安全和身份验证、智能视频监控、社交媒体等。
近年来，随着深度学习技术的发展，人脸识别领域也取得了显著的进展。深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络，已经被用于人脸识别，并取得了较高的准确率。此外，新的数据集和测试方法也被开发出来，用于验证人脸识别系统的性能。
其中，卷积神经网络(CNN)是最常用的模型之一。CNN模型通过学习局部特征来识别图像中的对象，并通过多层次结构来提取更复杂的特征。在人脸识别领域，CNN模型通常使用大型数据集进行训练，并在测试数据集上进行验证。
4. 研究方案
设计方案：
系统流程图:
5. 工作计划
1. 2022.12.16-2022.12.21，查阅资料，准备撰写开题报告；
2. 2022.12.22-2022.12.29，搜集、查阅，相关文献资料，确定总体研究计划；
3. 2022.12.29-2023.1.5，搭建研发环境，准备实验数据；
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