莉所当燃
做c/s版的就可以，类似门禁，有很多公开的库可以使用，比如dlib，opencv，face recongnition等等，识别率都在98%以上，界面可以使用自带的tkinter足够了，就一个毕设而已。纯客户端软件都可以。
齐天太圣2020
至少有2种方案，第一种是你可以具体做一个人脸设计应用系统，将整个毕设的内容倾向于你的系统实现；第二种是将你的重点放在具体的识别模型算法上。具体来说：
第一种：人脸识别系统实现
这种方案可以将你的毕设当做一种工程实践类的毕设。内容涉及到你整个系统的设计，比如你是采用BS架构还是CS架构，人脸数据如何采集、识别终端设备搭建、后端服务器、数据库设计、硬件拓扑关系及数据流的设计等等。而具体的人脸识别模型训练和算法实现，你完全可以使用开源的程序，OpenCV、Keras或其他Python库等都有开源的算法，拿来用就可以，满足你的一般需求，在论文中只介绍一下你用的开源算法的原理，你可以不用将重心放在整个算法的优化上。
第二种：重点研究人脸识别模型和算法
这种方案将重心放在具体的模型和算法实现。就需要你从现行的算法中通过你的优化，提出一种精度更高、模型训练更快或者是样本量更少的算法，作为论文来说你肯定得给出具体的优化指标，例如你可以研究基于深度神经网络的单样本模型算法提高人脸识别可靠性和准确度等等，当然这些模型用Python或者Keras都有一些开源的资源，可以给你推荐个OpenFace，使用Python+Keras实现的案例，GitHub地址是：
https://github.com/iwantooxxoox/Keras-OpenFace
如果还不足以支撑你的论文，那可以两种方案结合。
程序员学数学
keras有训练好的模型，直接调用。
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