#### 实现的功能: 1. **用户注册与登录**: 用户可以创建账户并登录聊天室。 2. **私聊功能**: 用户可以与另一个用户进行私密聊天。 3. **群聊功能**: 用户可以创建或加入聊天室，与多人进行群聊。 4. **消息历史记录**: 聊天记录可以被保存并随时查看。 5. **用户状态显示**: 显示在线用户的状态，如在线、忙碌、离线等。 6. **文件传输**: 用户可以发送文件给其他用户。 #### 使用的技术栈: - C++语言 - 网络编程库（如Boost.Asio） - 多线程支持（如std::thread） - 数据库支持（如SQLite，用于存储用户信息和聊天记录） - JSON库（如nlohmann/json，用于处理客户端和服务器之间的数据交换） #### 遇到的问题分析及解决方案: - **问题**: 网络通信的稳定性和效率。 **解决**: 使用异步IO和事件驱动模型来提高性能和响应速度。 - **问题**: 多用户同时在线时的资源管理。 **解决**: 通过多线程和合理的资源分配策略来确保系统的稳定运行。 - **问题**: 用户界面的友好性和交互性。 **解决**: 设计简洁直观的用户界面，并提供清晰的用户指南。

#### 实现的功能: 1. **文件加密**: 用户可以选择一个文件并使用特定的算法进行加密。 2. **文件解密**: 用户可以输入加密文件和密钥，系统将解密文件。 3. **多种加密算法**: 支持多种加密算法，如AES、DES等。 4. **用户认证**: 用户需要输入用户名和密码才能使用加密/解密功能。 5. **日志记录**: 记录所有加密和解密操作的详细信息。 #### 使用的技术栈: - C++语言 - OpenSSL库（用于加密算法实现） - 文件I/O操作（fstream） - 标准库（iostream, string, vector等） - 多线程库（如pthread，用于多线程支持） #### 遇到的问题分析及解决方案: - **问题**: 加密算法的实现复杂性。 **解决**: 使用OpenSSL库来简化加密算法的实现。 - **问题**: 多线程环境下的数据安全和同步。 **解决**: 使用互斥锁（mutex）和条件变量来管理线程间的同步。

实现的功能： 1. **人脸检测**：系统能够从图像或视频流中检测出人脸的位置。 2. **人脸特征提取**：对检测到的人脸进行特征提取，用于后续的识别。 3. **人脸匹配**：将提取的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比较，以识别出特定的个体。 4. **实时识别**：在视频流中实时进行人脸识别，适用于监控或门禁系统。 5. **用户界面**：提供一个用户界面，用于展示识别结果、管理用户数据等。 ### 使用的技术栈： 1. **Qt**：作为主要的应用程序框架，负责界面设计和事件处理。 2. **OpenCV**：一个开源的计算机视觉库，用于人脸检测、特征提取和图像处理。 3. **Dlib**：一个包含机器学习算法的库，可能用于人脸特征的提取和匹配。 4. **深度学习框架**（可选）：如TensorFlow或PyTorch，用于训练更复杂的人脸识别模型。 5. **数据库**：如SQLite或MySQL，用于存储用户数据和人脸特征。 ### 最终达成的效果： - 高准确率的人脸检测和识别。 - 快速响应的实时人脸识别能力。 - 用户友好的界面，方便用户进行操作和管理。 - 可扩展的系统架构，便于未来功能的添加或修改。 ### 遇到的难点及解决方案： 1. **光照和角度变化**：人脸在不同光照和角度下的特征变化可能导致识别困难。解决方案是使用更鲁棒的特征提取方法，或者在训练数据中包含这些变化。 2. **实时性能**：实时人脸识别需要快速的处理速度。解决方案是优化算法，减少计算量，或者使用GPU加速。 3. **误识别和漏识别**：提高识别的准确率是一个挑战。解决方案是通过大量数据训练模型，使用更先进的识别算法。 4. **用户数据的安全性**：保护用户数据不被未授权访问。解决方案是使用加密存储和传输数据，以及实现安全的认证机制。 5. **多平台兼容性**：确保应用程序在不同操作系统上都能正常运行。解决方案是使用Qt的跨平台特性，并进行充分的测试。