一、前言
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。
本内容已经录制成视频课程，详见CSDN学院。
整个《人脸识别完整项目实战》系统架构结构如下图所示：
项目概述篇：系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计；
环境部署篇：提供C 和Python两种编程语言的版本，系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译、项目工程文件创建、项目开发环境配置、项目性能优化设置；
程序设计篇：从实时视频采集开始，涵盖人脸区域检测、人脸特征点标定、人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出；
模型训练篇：基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景，介绍数据样本采集、算法模型训练和算法模型测试的过程，让大家都人脸识别有一个完整的直观的认识；
算法原理篇：基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景，人脸区域检测和人脸特征点标定的算法原理和实现机制，让大家对人脸识别与机器学习、深度学习进行有效关联；
学习框架篇：系统介绍主流深度学习框架，重点就本课程用到Dlib深度学习框架进行介绍，通过dlib深度学习实战案例1和dlib深度学习实战案例2，两个完整的案例，让大家对dlib的深度学习框架有一个直观的认识；
二、正文
（1）数据样本标注
（2）算法模型训练
（3）程序开发设计
3.1 实时视频采集程序设计
3.2 实时人脸检测程序设计
3.3 实时人脸特征标定程序设计
3.4 实时人脸对齐程序设计
3.5 人脸比对程序设计
3.5 活体检测之眨眼识别程序设计
3.6 活体检测值张嘴识别程序设计
三、未完待续
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第2章《完整项目案例演示》，全文共53个章节，持续更新，敬请关注。
