人脸识别如今已经是家喻户晓了，几乎每天都要跟他打交道，我们上班的考勤机就是一个人脸识别系统，我们俗称“刷脸机”。进入火车站或者机场的时候也会有人脸识别的需要，这里面都是深度学习的计算力在支撑，今天主要的内容是自己动手完整地去实践整个人脸识别系统，虽说人脸识别已经不是很新鲜的东西了，但是对于一个数据挖掘从业者或者初学者来说想要完整地做出来一个属于自己的人脸识别项目还是需要花费一定的时间去学习摸索的。
项目整体架构示意图如下所示：
项目中我们使用到的数据集一共有两个来源，一部分是来源于网上公开可用的人脸识别数据集，可以节省我们数据获取的时间和成本，方便直接进行实验处理，另一部分是基于电脑的摄像头来进行自身人脸数据的收集，这个可以用来训练可以识别我们自己的模型，因为人脸识别本质是一个分类问题，这还是很有意思的。
接下来我们针对上面的流程进行详细的说明与实现讲解：
一、人脸识别数据集获取
这里我们使用到公开网络数据集我记得是一个小批量的日本的人脸数据，数据集一共包含了10个类别，截图如下所示：