人脸识别是深度学习最有价值也是最成熟的的应用之一。在研究环境下，人脸识别已经赶上甚至超过了人工识别的精度。一般来说，一个完整的人脸识别项目会包括两大部分：人脸检测与人脸识别。下面就我近期自己练习写的一个“粗糙”的人脸识别小项目讲起，也算是做一个学习记录。
首先 ，整个项目的框架包括四个主要的部分：（1）利用opencv从图像传感器处（比如电脑摄像头）实时的读入视频帧；（2）使用mtcnn网络做人脸检测和对齐；（3）利用facenet网络计算人脸特征，也就是embedding；（4）knn算法进行具体的人脸识别。如下图所示：
