这里是一个非常完整的开源资源整理，专门为你在毕业设计中使用「基于深度学习的人脸识别」提供！我挑选了几个质量高、文档完善、适合实操与扩展的项目与框架，方便你进一步调研、实践与定制。

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图示为深度人脸识别系统的典型流程：训练阶段提取特征向量，人脸对比阶段采用预训练模型提取相似度进行判断。

开源项目与框架

1. AxlanderD/FaceRecognitionProject

  • 实现功能：人脸检测 + 对齐 + 识别（图片/视频/IP 摄像头） + 语音提示 + 自动标注
  • 技术栈：Python + TensorFlow 1.5 + MXNet + PyQt5 UI
    (GitHub)

2. luqicoder/FR-system

  • 四步流程：MTCNN 检测 → 人脸对齐 → ArcFace 特征提取 → 匹配
  • 基于 TensorFlow 和 Python + Tkinter 的 GUI 展示
    (GitHub)

3. eai2x/Face-Recognition-Class-Attendance-System

  • 考勤系统 Demo：FaceNet 用于特征，ResNet-SSD 做检测，活体检测用眨眼，界面用 PyQt5，数据库管理使用 PyMySQL
    (GitHub)

4. FaceX-Zoo（框架级）

  • PyTorch 框架，包含训练管道、评估模块、SDK、支持多种 Backbone / Loss / Masked Face 应用
    (arXiv)

5. face.evoLVe

  • 高性能完整库：包含对齐、数据处理、训练 Tricks，支持 PyTorch 和 PaddlePaddle 多 GPU 训练
    (arXiv)

6. VIPLFaceNet

  • C++ 实现的轻量级 SDK：类似 AlexNet 架构，却训练效率高、测试快，LFW 达 98.6%
    (arXiv)

对比总结

项目/框架名技术栈功能亮点推荐用途
AxlanderD/FaceRecognitionProjectPython/TensorFlow/MXNet + PyQt5检测→对齐→识别 + 语音提示、UI快速上手、GUI 演示
luqicoder/FR-systemPython/TensorFlow + TkinterCNN 流程清晰，容易理解学术演示、原理讲解
eai2x/…Attendance-SystemPyQt5 + FaceNet + PyMySQL加入活体检测、考勤管理实际应用原型
FaceX-ZooPyTorch训练框架 + SDK，功能全面架构实战、模型开发
face.evoLVePyTorch / PaddlePaddle高性能、多分支训练，适用赛题性能优化、竞赛级开发
VIPLFaceNetC++ SDKLFW 精度高、推理快，适于产品部署工业部署、效率要求强

后续建议

  • 如果你需要快速做个带界面的毕业设计系统：推荐使用 AxlanderD 或 FR-system，现成流程完整，容易挂上 GUI 展示。
  • 如果想深入训练与评测模型：试试 FaceX-Zoo 或 face.evoLVe，支持高性能训练、多种模型与数据集。
  • 如果偏重工业部署与效率：VIPLFaceNet 非常合适，可以完成部署演示甚至嵌入设备。
  • 考勤或活体检测应用：eai2x 项目已实现完整流程，是参考利器。