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毕业设计个人博客系统源码:基于人脸识别的课堂 attendance 系统 - Face Recognition Class Attendance System

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简介:
本项目为一款基于人脸识别技术开发的课堂考勤管理系统,采用个人博客形式分享源代码及实现细节,旨在提高高校课堂管理效率。 毕业设计个人博客系统源码ClassAttendanceSystembasedonFaceRecognition基于人脸识别的课堂考勤系统的开发已经接近尾声。该项目的主要贡献者是datamonday。 自2019年4月启动以来,项目持续更新至2021年5月,最近的一次重大更新发生在2021年5月底,具体包括: - 完善了本地人脸与数据库ID核验功能; - 引入随机答题点名机制以增强互动性。 从5月初开始,在毕业季的忙碌中挤出时间进行项目优化。此次主要改进如下: - 重构代码风格,使之更加符合开发者的习惯; - 将所有开放接口汇总至GlobalVar.py模块,便于后续维护与二次开发而无需改动其他文件或目录; - 对主界面及信息采集页面进行了重新设计(部分功能仍在研发中); - 在主界面上增设了考勤时间设定选项以适应调试需求; - 实现自动人脸图像收集机制,并利用Pandas和Datetime模块处理大量序列数据,提高系统效率。 此外,还新增了一个环境配置文件requireme来简化项目部署过程。

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客服
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  • attendance - Face Recognition Class Attendance System
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    本项目为一款基于人脸识别技术开发的课堂考勤管理系统,采用个人博客形式分享源代码及实现细节,旨在提高高校课堂管理效率。 毕业设计个人博客系统源码ClassAttendanceSystembasedonFaceRecognition基于人脸识别的课堂考勤系统的开发已经接近尾声。该项目的主要贡献者是datamonday。 自2019年4月启动以来,项目持续更新至2021年5月,最近的一次重大更新发生在2021年5月底,具体包括: - 完善了本地人脸与数据库ID核验功能; - 引入随机答题点名机制以增强互动性。 从5月初开始,在毕业季的忙碌中挤出时间进行项目优化。此次主要改进如下: - 重构代码风格,使之更加符合开发者的习惯; - 将所有开放接口汇总至GlobalVar.py模块,便于后续维护与二次开发而无需改动其他文件或目录; - 对主界面及信息采集页面进行了重新设计(部分功能仍在研发中); - 在主界面上增设了考勤时间设定选项以适应调试需求; - 实现自动人脸图像收集机制,并利用Pandas和Datetime模块处理大量序列数据,提高系统效率。 此外,还新增了一个环境配置文件requireme来简化项目部署过程。
  • 考勤 v1.0:Face-Recognition-Class-Attendance-System
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    Face-Recognition-Class-Attendance-System是一款利用先进的人脸识别技术自动记录学生出勤情况的应用程序。它通过智能分析,提高了课堂管理效率和准确性。 本项目基于Python3.6开发,并采用Qt Designer(QT5)设计主界面。使用PyQt5库编写控件功能,结合开源OpenFace人脸识别算法进行面部识别,并通过眨眼检测实现活体验证。同时利用OpenCV3实现实时的人脸识别。 此外,项目的数据库部分采用了MySQL,用于存储班级学生信息、各班学生的数量及考勤记录等数据,便于集中管理和统一查询。 最近发布了一个新版本名为“Face Recognition Algorithms Test System”。
  • Face Recognition Based Attendance Management System: 使用考勤管理...
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    本系统利用先进的人脸识别技术实现自动化、高效化的员工考勤管理,旨在提高办公效率与安全性。通过精准的身份验证,简化签到流程并减少人为错误。 该项目旨在构建一个考勤管理系统,利用人脸识别技术来标记员工的到岗、签入及超时情况。系统涵盖面部检测、对齐与识别等多个领域,并开发了一个Web应用程序以满足各种用例需求,如新员工注册、将照片添加至培训数据集以及查看出勤报告等。该项目旨在替代传统的手动考勤方式,适用于重视安全的公司办公室、学校和组织。 通过自动化传统的人工标记考勤流程,该系统使企业能够更高效地管理其数字记录,包括准时打卡、缺勤情况及休息时间,并可通过图形化界面直观展示数据。例如,可以实时查看当前在岗员工人数及其工作时长与休憩时间等信息。此外,此系统的附加功能有助于优化并替换传统的考勤系统。 随着面部识别技术在现代社会中的重要性日益增强,在安全领域取得了显著进步。这项先进技术不仅能够帮助初级执行者快速辨识潜在犯罪分子,还为软件公司提供了更多应用机会和可能的解决方案。
  • Final Project Attendance: Face Recognition
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    本项目旨在开发一种基于面部识别技术的出勤管理系统。通过使用先进的机器学习算法和摄像头设备,系统能够自动准确地记录学生的出席情况,从而提高课堂管理效率并减少人为错误。 Final-Project-Attendance-FaceRecognition 是一个基于Python的人脸识别考勤系统项目,利用先进的计算机视觉技术和深度学习模型来实现自动化的考勤管理。该系统的目的是提高考勤过程的效率与准确性,并减少人为错误及作弊的可能性。 在Python编程语言中,人脸识别是一个热门领域,涉及OpenCV、Dlib和Face_recognition等库。其中,OpenCV 是一个强大的计算机视觉库,提供了图像处理和实时视频分析的功能;Dlib 则是包含用于机器学习和图像处理工具的通用C++ 库;而 Face_recognition 则是专门针对人脸识别的Python接口,基于 Dlib 的预训练模型进行人脸检测与识别。 该项目可能包括以下关键组成部分: 1. **人脸检测**:使用OpenCV中的Haar级联分类器或者MTCNN模型来检测图片中的人脸。 2. **特征提取**:通过Face_recognition库的API 提取人脸的特征向量,这些通常基于预训练的深度学习模型如 FaceNet 或 VGGFace 进行操作。 3. **人脸识别**:比较不同人脸的特征向量以确定相似度并识别个体。 4. **数据库管理**:存储员工面部信息及出勤记录,可能使用SQLite或MySQL等数据库来实现这一功能。 5. **用户界面(GUI)设计**:创建一个便于用户操作的应用程序接口,例如签到和查看考勤记录等功能。 6. **异常处理机制**:解决光照变化、遮挡等因素导致的人脸识别问题,并提供有效解决方案如多角度人脸比对或重新进行人脸识别等措施。 7. **实时监控功能**:如果项目包括视频流处理,则会集成摄像头,以实现实时捕捉和分析人脸。 在项目的实施过程中,开发者需要掌握: - Python编程基础 - OpenCV 和 Face_recognition 库的使用方法 - 数据结构与数据库操作技巧 - 深度学习及机器学习的基本概念 - 使用Tkinter或PyQt等工具进行GUI设计的能力 - 实时处理以及多线程程序开发知识 为了调试和优化系统,开发者需要对人脸检测准确性、识别速度及系统的稳定性等方面进行全面测试。同时,在涉及个人生物特征数据的情况下,隐私保护也是项目实施中的一个重要考虑因素。 Final-Project-Attendance-FaceRecognition 是一个全面的Python项目,涵盖了计算机视觉、深度学习技术应用以及数据库管理等多个方面,并为学习者提供了实践这些技能的机会。
  • -Face Recognition
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    简介:Face Recognition是一款先进的软件工具,利用人工智能技术自动识别和验证个人身份。通过分析面部特征,提供高效准确的身份认证解决方案。 人脸识别Face-Recognition在Matlab中的效率高,识别率达到99.9%。
  • ——
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    本项目旨在设计并实现一个基于人脸识别技术的智能管理系统。通过运用深度学习算法和图像处理技术,该系统能够自动识别与验证用户身份,广泛应用于安全监控、门禁控制等领域,为用户提供便捷高效的服务体验。 本课题的主要内容是图像预处理,它从摄像头获取人脸图像并进行一系列的处理操作以提高定位和识别准确率。该模块包括光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、直方图均衡以及对比度增强等步骤,在整个系统中扮演着极其关键的角色。图像预处理的质量直接影响后续的定位与识别效果,本课题包含有源代码及全部论文资料。
  • Python考勤资料包)
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    本项目旨在开发一款基于Python的人脸识别考勤系统,用于课堂教学场景。该系统利用先进的人脸识别技术自动记录学生的出勤情况,提高管理效率和准确性。包含详细的设计文档、代码及说明。 基于Python的人脸识别课堂考勤系统(毕设)资料包包含以下项目:1. 系统源码 2. GUI文件 3. 数据库表文件 4. 转换的GUI.py脚本段落件。
  • 技术(Face Recognition
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    简介:人脸识别技术是一种生物识别技术,通过分析和对比人脸图像或视频中的特征信息来确认个人身份。该技术广泛应用于安全认证、社交媒体、移动支付等多个领域,极大地提升了便利性和安全性。 face_recognition 是一个简单的人脸识别库。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它来管理和识别人脸。该软件包采用了dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,在《Labeled Faces in the World》测试基准下达到了99.38%的准确率。此外,face_recognition还提供了一个名为face_recognition的命令行工具,方便用户通过命令行对文件夹中的图片进行人脸识别操作。 安装方法如下: 1. 首先需要安装 cmake 和 boost ``` pip install cmake pip install b ```
  • MATLAB匹配代-: face-recognition
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    本项目提供基于MATLAB的人脸识别与匹配代码,采用先进的人脸检测和特征提取技术,实现高效准确的人脸识别功能。适合科研及教学使用。标签:face-recognition, MATLAB代码库 该项目是为计算机视觉课程开发的,在MATLAB环境中实现了两种不同的面部识别方法:模板匹配、特征面分析以及神经网络。 **要求:** - 代码经过测试可在Python2.7环境下运行,需要安装并配置好MATLAB@tensorflow/tfjs-node环境。 - 注意该代码可能还需要调整才能在Windows计算机上运行。可以通过npm install命令下载所需的模块。 - 在使用Node.js时,请先设置路径变量(例如:setenv(PATH, [getenv(PATH), /path/to/node/bin]))。对于Windows系统,需要将代码中的dir调用替换为ls,并且可能还需要修改对返回结构的.name字段的引用。 **评估文件:** Evaluation.m是运行和执行各种方法的主要脚本。训练数据应存放在如下位置: ``` ./FaceDatabase/Train/ ```
  • 本科在线考勤.zip
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    本项目旨在开发一套基于在线人脸识别技术的高效课堂考勤系统。利用先进的AI算法自动识别与记录学生的出勤情况,以提高教学管理效率和准确性。该系统的实施有助于教师更好地掌握学生的学习状态,促进课堂教学的质量提升。 《基于在线人脸识别的课堂签到系统》是一项针对本科毕业生设计的课程项目,旨在利用现代计算机视觉技术实现高效、准确的课堂签到功能。该项目的核心是通过摄像头捕获学生的面部信息,并与预先录入的人脸数据库进行比对,完成自动签到。 在本系统中,人脸识别包括三个主要步骤:人脸检测(找到图像中的人脸位置)、特征提取(从人脸图像中提取关键点和形状信息)以及人脸识别(比较新捕获的人脸特征与数据库中的已有特征以确定身份)。开发过程中可能会使用OpenCV这样的开源计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和人脸识别功能。例如,Haar级联分类器用于检测面部区域;LBPH、EigenFace或FisherFace等算法则可以用来提取并识别人脸特征。 随着深度学习的发展,卷积神经网络(CNN)在人脸识别中的应用也日益广泛。预训练模型如VGGFace、FaceNet可作为基础,并通过微调适应特定场景下的课堂签到需求,从而提高识别的准确性。 系统需要具备处理实时视频流的能力,这意味着高效的帧处理能力以及多个人脸同时出现时的快速识别功能。这可能涉及到多线程编程和并发处理技术的应用。此外,学生的人脸信息及签到记录需存储在数据库中,并使用MySQL或SQLite等关系型数据库进行管理。 前端界面设计是必不可少的一部分,需要包含登录、人脸录入以及查看签到等功能模块。这通常涉及HTML、CSS和JavaScript等前端技术和React、Vue或Angular等框架的运用。后端开发则处理签到逻辑,接收前端请求,并与数据库交互。Python的Flask或Django框架常用于实现这些功能。 考虑到人脸识别技术可能带来的隐私问题,系统设计必须遵循数据保护法规并确保安全存储和传输敏感信息。例如使用HTTPS协议加密通信以及遵守GDPR等相关规定以保障用户权益不受侵害。 为了使该课堂签到系统在大规模环境中稳定运行,还需要进行性能优化处理如提高人脸检测速度、提升数据库查询效率及合理分配服务器资源等措施来增强系统的容错能力和稳定性。通过这一项目的学习实践,学生不仅能深入了解计算机视觉和深度学习等领域知识,还能体验软件工程的全过程从需求分析设计编码测试到维护等多个环节。