学生人脸识别考勤系统Python源码及运行视频（附课设报告，适用于计算机网络课程设计）.zip
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简介：
本资源包含学生人脸识别考勤系统的Python源代码和演示视频，并配有详细的课程设计报告。适合用于计算机网络课程的设计与学习项目。
基于人脸识别的学生考勤签到管理系统Python源码、运行视频及课设报告（计算机网络课程设计）.zip
项目代码完整且功能验证通过，确保稳定可靠后上传。欢迎下载使用！在使用过程中如有问题或建议，请及时联系沟通。
该项目主要针对各个计算机相关专业，包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信及物联网等领域的在校学生、教师和企业员工使用。
项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于初学者入门进阶，也可作为毕业设计项目、课程设计或大作业的参考。对于有基础且热爱钻研的人士而言，可基于此进行二次开发并添加其他功能，欢迎交流学习。
【备注】
下载解压后，请将文件名和路径更改为英文以避免解析错误；如有问题请随时联系沟通！
具体打包情况如下：
1. 人脸识别部分（使用了轻量级预训练模型，在定位人脸方面有所牺牲）
- 人脸录入功能
- 人脸训练功能
- 人脸识别签到
2. 签到、退课及哈希加密等功能均已实现。
未成功打包的功能包括：
1. 教师端的刷新查看（使用并行库导致的问题尚未解决）。
2. 多用户签到（消息队列在某些电脑上无法运行，原因待查）。
3. 用户画像功能（socket传输中出现违规字符问题，原因待查）。
打包后代码启动和运行速度有所降低，并可能影响多用户连接实验数据的准确性。
【运行说明】
客户端主程序为 cilent.py；服务端为主程序为 main.py。DATASource文件夹中的“haarcascade_frontalface_default.xml”需放置在client项目的根目录下，以实现人脸识别定位功能。
目前打包好的两个.exe文件均使用本机地址（127.0.0.1)及默认的端口号为12345，请确保该端口未被占用。
项目文档包括：
1 研究背景和意义
2 研究历史与现状
3 相关工作
4 研究目标、内容和关键问题
5 技术方案和技术路线
6 系统设计与实现（含总体设计及模块实现）
7 实验分析（目的、环境条件、评价方法等）
8 总结与展望
9 附录
本课题旨在设计并实现在校学生考勤签到管理系统，具体包括以下功能：
1. 自动采集和识别学生的面部信息以验证身份，并记录出勤情况。该系统无需手动操作或教师干预。
2. 实时上传数据至服务器端，确保信息安全与可信度。
3. 提供多种数据分析工具展示如：考勤率、分布及趋势等统计图表。
研究内容包括：
1) 考勤签到系统的开发和完善（客户端和服务端模块）
2) 人脸识别功能的设计和实现
- 使用特征提取法提高识别准确性和鲁棒性。
3) 用户画像的构建
- 统计学生出勤数据并绘制图形；使用LSTM模型预测未来行为。
研究的关键问题：
1. 如何提升面部识别技术的精度与稳定性，以应对各种变化和差异？
2. 怎样有效地分析及展示考勤信息？如何帮助师生改进签到记录的质量？
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