1. 毕业设计（论文）的内容和要求
本设计的内容为使用Python语言构建卷积神经网络进行深度学习，搭建一个人脸识别系统，能够准确将到场人员进行人脸识别，并且使用excel记录到场人员信息以及使用pyqt进行界面的开发。
具体要求如下：1. 查阅相关资料，了解实现课题要求的功能，对人脸识别相关的这些方法的基本原理、算法流程和优缺点有深入的理解，通过不断改进提升算法提高人脸识别的精确度，并选定算法来实现课题的要求。
2. 要求能够准确识别出在场人员人脸，并将人员信息录入excel。
2. 参考文献
[1] Zhang K , Zhang Z , Li Z , et al. Joint Face Detection and Alignment Using Multitask Cascaded Convolutional Networks[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2016, 23(10):1499-1503.[2] 黄海广.DeepLearning.ai深度学习课程笔记[EB/OL].2019-09-24[3] 程世东.深度学习私房菜：跟着案例学TensorFlow[M]. 北京：电子工业出版社.2018[4] 周志华．机器学习[M]．北京：清华大学出版社[5] 李航．统计学习方法[M]．北京：清华大学出版社.2012[6] Goodfellow,Bengio, Courville．Deep learning (Vol. 1)[M]．Cambridge：MIT press，2016[7] Cliton W.Brownley.Python数据分析基础[M].北京人民邮电出版社.2017[8] 陈耀丹, 王连明. 基于卷积神经网络的人脸识别方法[J]. 东北师大学报：自然科学版, 2016, 48(2):70-76.[9] Florian Schroff，Dmitry Kalenichenko，James Philbin.FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering[EB/OL].2015-3-12[10] 吴恩达.Machine Learning Yearning[EB/OL].2018-10-12
