12.2 系统需求分析
在本接下来的内容中，将详细讲解使用深度学习技术实现一个大型人脸识别项目的过程。在本节将首先讲解本项目的需求分析知识，为步入后面的编码工作打下基础。
12.2.1 系统功能分析
本项目是一个人工智能版的人脸识别系统，使用深度学习技术实现。本项目的具体功能模块如下所示。
（1）采集样本照片
可以调用本地电脑摄像头采集照片作为样本，也可以将拍好的照片放到本地文佳佳内。采集的样本照片越多，后面的人脸识别的成功率越高。
（2）图片处理
处理采集到的原始样本照片，将采集到的原始图像转化为标准数据文件，这样便于被后面的深度学习模块所用。
（3）深度学习
使用处理后的图片创建深度学习模型，实现学习训练，将训练结果保存到本地。
（4）人脸识别
根据训练所得的模型实现人脸识别功能，既可以识别摄像头中的图片，也可以识别Flask Web中的上传照片。
12.2.2 技术分析
本章的人脸识别系统是一个综合性的项目，主要用到了如下所示的框架。
（1）PyTorch：PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
（2）OpenCV-Python：是著名地图像处理框架OpenCV的Python接口。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。
可以使用如下命令安装OpenCV-Python：
pip install opencv-python在安装OpenCV-Python时需要安装对应的依赖库，例如常用的Numpy等。如果安装OpenCV-Python失败，可以下载对应的“.whl”文件，然后通过如下命令进行安装：
pip install “.whl”文件（3）Scikit-Image：Scikit-Image缩写为skimage，是基于Python脚本语言开发的数字图片处理包。在实际应用中，PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限；OpenCV-Python实际上是OpenCV（一个C++库）提供的Python接口，更新速度非常慢。而Scikit-Image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理。可以使用如下命令安装Scikit-Image：
pip install skimage（4）MobileNet：是一种轻量级的卷积神经网络，它的主要目标是在保持模型准确性的同时，尽可能地减少模型的大小和计算复杂度。MobileNet的设计思想是使用深度可分离卷积层来代替传统的卷积层，以减少计算量和模型大小。
（5）ArcFace：在CVPR2019的论文《Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition》中提出，ArcFace是针对人脸识别的一种损失函数。在SphereFace基础上改进了对特征向量归一化和加性角度间隔，在提高了类间可分性同时加强类内紧度和类间差异。
12.2.3 实现流程分析
实现本项目的具体流程如下图12-1所示。
图12-1 实现流程
