前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计，系统实现功能： 人员人脸识别并完成签到/签退 考勤时间计算 保存考勤数据为CSV格式（Excel表格） PS：本系统2D人脸识别，节约了繁琐的人脸识别训练部分...## 人脸识别部分 faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame) encodes_cur_frame...= 'unknown'): ##签到判断：是否为已经识别人脸 buttonReply = QMessageBox.question...print('签退操作失败') self.ClockOutButton.setEnabled(True) 项目目录结构 后记 因为本系统没有进行人脸训练建立模型...，系统误识别率较高，安全性较低 系统优化较差，摄像头捕捉帧数较低（8-9），后台占有高，CPU利用率较高 数据保存CSV格式，安全性较低 正式版改进 加入TensorFlow深度学习，提高系统人脸识别安全性与准确性
好了废话不多说了，直接上图 初始化界面： [在这里插入图片描述] 可以看到所有的功能都展现在了左边的功能栏中了 点击信息录入 [在这里插入图片描述] 在此处填写完必要的个人信息之后，系统会对使用者的面部进行特征提取...进行人脸签到： [在这里插入图片描述] 在签到完成之后，系统会普配到使用者的姓名，同时将会以语音播报的方式将信息播报出来，以是提示使用者签到已完成了 签到信息的可视化 [在这里插入图片描述] 总结：简单介绍就到这里了
前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计，系统实现功能： 1.人员人脸识别并完成签到/签退 2.考勤时间计算 3.保存考勤数据为CSV格式（Excel表格） PS：本系统2D人脸识别，节约了繁琐的人脸识别训练部分...# 人脸识别部分 faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame) encodes_cur_frame...= face_recognition.face_distance(encode_list_known, encodeFace) name = "unknown" #未知人脸识别为...= 'unknown'): #签到判断：是否为已经识别人脸 buttonReply = QMessageBox.question(...，系统误识别率较高，安全性较低 系统优化较差，摄像头捕捉帧数较低（8-9），后台占有高，CPU利用率较高 数据保存CSV格式，安全性较低 正式版改进 1.加入TensorFlow深度学习，提高系统人脸识别安全性与准确性
研究基于人脸识别的课堂考勤系统,借助信息技术,以人脸识别为手段,彻底摒弃传统课堂考勤中人工统计管理的落后方式,克服不规范的考勤行为,解决学校以往考勤管理工作中出现的问题,为学校的考勤制度实施提供科学的依据...在众多的生物识别考勤系统当中，最能体现考勤本身实际意义的应该是基于人脸识别考勤方式。与传统人工考勤方式和卡式考勤系统相比，人脸识别考勤系统基于人的生理特征，验证具有唯一性，并且实用性更好。...].吉林:吉林大学,2012 [7] 齐礼成.基于人脸识别考勤系统的设计与实现[硕士学位论文].西安:西安电子科技大学,2012 [8] 苏秀梅.基于人脸识别的考勤系统设计实现[硕士学位论文].厦门...:厦门大学,2015 [9] 赵伟彬.基于人脸识别的考勤系统设计实现[硕士学位论文].广东:广东工业大学,2016 [10] 黄伟前.基于人脸识别的考勤软件系统研究与设计[硕士学位论文].南京:南京理工大学...(4) 考勤结果申报 在检测和识别了人脸特征信息获取了考勤记录后，系统对考勤结果进行记录。系统内的考勤结果由正常、请假、缺勤、异常。其中请假需要核实情况后，由教师手动添加。
java实现的企业批量排班系统，出差请假打卡统计，排班，设置部长，发布公告等功能。人脸识别考勤打卡。...对所有人所有组进行按月的批量排班，取消某人某天的排班；8.批量排班后的总日历查看：某月日历直观查看所有人的排班情况；9.个人中心的功能和普通员工一样管理员新增功能：设置部门负责人（部长）部分截图图片图片图片图片java实现企业排班考勤管理系统项目源码设计与实现...（一）链接java基于springboot的人脸识别企业排班考勤系统之人脸识别模块的设计和实现链接
基于Python的人脸识别考勤监控 python GUI集成考勤系统，使用人脸识别进行考勤。 在这个python项目中，我制作了一个考勤系统，该系统使用人脸识别技术进行考勤。...使用的技术： 1） tkinter用于整个GUI 2） 用于拍摄图像和人脸识别的OpenCV（cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create（）） 3） CSV、Numpy、Pandas...4） 每天为考勤创建一个新的CSV文件，并用正确的日期和时间标记考勤。 5） 在主屏幕上以表格格式显示当天的实时考勤更新，包括Id、名称、日期和时间。
Step2：看看项目的目录结构如下 Step3：看看训练数据 Step4：看看测试数据 Step5：看看模型计算出来的考勤数据 打开后如下图所示： Step6：两个核心的py文件解析 KNN_Recognition_easy.py...通过模型去统计考勤的py文件。
之前的人脸识别考勤系统，已经依靠ｆａｃｅ＋＋和ｏｐｅｎｃｖ基本完成了功能初步测试。...最后调试下的情况是： 第一版本发布在github上: 文件夹是face++人脸识别考勤机 ,具体进展可以看看readme文件 https://github.com/luyishisi/The_python_code.git...原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 人脸识别考勤系统－第二版本研发手札 Related posts: 人脸识别考勤机开发计划 学习—用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象...使用pyaiml机器人模块快速做个和你智能对话的大脑 python_face++ 上传本地图片进行解析 基于树莓派以及语音与人脸识别的迎宾机器人交互系统开发计划（已完结github中） face...++人脸识别与人脸库匹配python实现笔记一
Step2：项目目录结构如下 Step3：训练数据 Step4：测试数据 Step5：模型计算出来的考勤数据 打开后如下图所示： Step6：两个核心的py文件解析 KNN_Recognition_easy.py...通过模型去统计考勤的py文件。
这一发展使得利用人脸识别技术进行身份识别和认证成为一种新的识别发展趋势。此前，人脸识别技术的应用主要应用于安防、金融等领域，而现在人脸识别技术无处不在。...1.4 课堂考勤设计 （1） 考勤系统功能介绍 当前的人脸考勤识别系统主要分为两大部分: 1. 人脸的识别对比 2.考勤软件界面设计与逻辑处理。...以前高校考勤都是老师点名实现记录的，这样比较浪费课堂时间，有了这套支持人脸识别的系统，学生路过的时候就直接进行考勤签到，非常方便，也不需要学生进行拿笔进行纸质签到，提高了整体的课堂效率。...登录界面设计了数据库，验证了密码账号，完成登录，登录界面的设计如下: 图2 登录界面 本系统软件主要功能涉及两个方便，第一个是人脸识别对比，第二个是考勤签到的逻辑设计，考勤是可以设置考勤的时间范围...QWidget(parent), ui(new Ui::LoginWindow) { ui->setupUi(this); this->setWindowTitle("欢迎使用人脸识别课堂考勤系统
简介Java基于springboot开发的大学生寝室管理系统宿舍管理系统。...学生可以查找寝室和室友信息，可以申请换寝室，申请维修，寝室长提交考勤信息（宿管确认学生考勤信息），补签，查看寝室通报，宿管信息，查看公告，学生第一次登录需要人脸识别激活账号。...，修改密码，查看个人信息；申请换寝室，申请维修，登录，人脸识别激活账号（注册）考勤：寝室长提交考勤，补签，管理考勤。...根据学院名称、专业名称查询；班级管理：分页，添加，修改，删除，根据学院名称、专业名称、班级名称查询；学生信息管理：分页，添加，修改，删除，根据学院名称、专业名称、班级名称、学号、姓名查询，初始化密码，采集人脸数据...寝室考勤管理：分页，添加，编辑，删除，查询。
简介学生在规定的地点范围内进行人脸识别打卡小程序，也可以进行请假，教师在小程序端发布要上的课程以及定位教室和指定范围内可以打卡。同时还展示学生的考勤信息。...=2&vd_source=fa4ffd66538a5ca679a754398a6fdb5f技术：小程序(学生端，教师端)+vue（管理员）+springboot+myibats+pagehelper+人脸识别与采集...+定位角色：管理员+教师+学生功能：学生（微信小程序）1 考勤：根据课程名称和日期查询2 打卡：自动定位，实时刷新学生的位置，学生需要在课前的前20分钟内进入教师规定的范围，此时，小程序自动弹出人脸识别的摄像头自动匹配识别...，程序自动判断是否是本人打卡和是否迟到，避免有人替代打卡和在其他地方打卡以及提前打卡糊弄，未打卡（除请假外）系统将根据课程结束时间自动判断为旷课；3 个人中心4 修改密码5 请假申请6 查看我的请假申请...通过的学生不影响考勤，没通过但是不来上课的学生，系统自动判断为旷课7 个人中心8 修改密码9 登录10 退出账号管理员（vue网站）1 学员管理：分页，编辑，添加，删除，根据学院名称查询；2 专业管理：
vue报错：无法将“vue”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称 未进行环境配置 找到vue.cmd所在位置 进行环境变量的配置 配置完我试了几次还是不行，重启电脑，就可以了
概述 近年来，随着深度学习在CV领域的广泛应用，人脸识别领域也得到了巨大的发展。...Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1]，可以直接将人脸图像映射到欧式空间中，空间中的距离直接代表了人脸的相似度。...采用端对端对人脸图像直接进行学习，学习从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。...Triplet Loss Triplet Loss是FaceNet系统的另一大特点，对于认脸图像 ，通过Triplet Loss可以使得映射后的向量表示 在欧式空间中可以度量，Triplet Loss...总结 在FaceNet系统中，通过端到端的训练方式将人脸图像映射到同一个欧式空间中，并通过设计Triplet Loss，使得同一人脸在欧氏空间中的距离较近，而不同人脸在欧式空间中的距离较远。
来源：IBC2021 主讲人：Yuka Kaburagi 内容整理：张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。...人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发，可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。...人脸检测器还可以识别戴口罩、太阳镜等的人。由于新冠疫情，戴口罩逐渐成为生活常态，这给人脸识别带来了巨大的困难。但是我们人脸探测器是可以识别戴口罩或太阳镜的人的。...对于广播业务而言，准确率比识别率更重要。因此我们选择优先考虑准确率。我们系统识别率和准确率的实验结果如下图所示，系统没有过度检测任何受试者。...识别率和准确率 易于操作：即只需要一台笔记本或台式机，在没有网络连接的情况下，人脸检测器仍能正常工作。其他面部识别系统需要每个人的大量图像来进行模型训练，而人脸检测器只需要一张样本图像。
本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图： ?...案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程，使用OpenCV模块中的LBPH（LOCAL BINARY PATTERNS...HISTOGRAMS）人脸识别器算法（cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现），训练生成“.yml”后缀的模型文件。...人脸识别的过程也非常简单，通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件，实现人脸识别。 示例代码如下所示：
人脸识别安全帽识别系统对于高危自然环境的工作中，对工作人员及是否佩戴安全帽开展全自动监管，工作人员超出规范化管理中要求的限制，系统会全自动警报。人工智能算法盒子可以在风险地区和关键监管地区开展识别。...人脸识别安全帽识别系统根据图象识别技术识别作业人员的安全帽的配戴状况。当工作人员总数较多时，可以对员工的重复和一部分屏蔽掉。工作人员的各种姿势和视角有很高的识别精确性。...人脸识别安全帽识别系统主要包含人脸识别、身份认证和人体认证；依据脸部特点测算二张脸的相似度，并全自动识别。保证每一个考勤管理工作人员的信息确实靠谱，防止冒名。
在办公场所的大门口部署人脸识别测温一体机应用 系统可有效区分员工、访客、陌生人，对人员进行分类管理。...内部员工事先在系统录入人脸等信息，出入时即可快速通行同时测温，记录员工行动轨迹和测温数据，便于企业管理。...在办公室门口部署人脸识别测温一体机应用 员工可以通过该系统终端设备进行人脸识别考勤打卡，实现无接触考勤，可以避免员工忘记考勤，让他人代替考勤等考勤作弊的现象发生。...在会议室门口部署人脸识别测温一体机应用 开会人员可通过线上预约会议室，确定会议室使用人数，参加会议的人员就可以通过人脸识别确认，刷脸快速通行，便于出入会议室。...在办公场所应用人脸识别测温一体机，不但可以提高员工上班考勤测温的效率，还可以实现办公场景智能化应用，助力传统行业加速转型升级。想要了解更多关于不同场景的智慧解决方案吗？搜索关注“畅视智能”进行了解。
显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片上添加人脸识别...思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口 10.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 #...') # 4.调整图片灰度:没必要识别颜色,灰度可以提高性能 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 5.检查人脸 faces = face.detectMultiScale...(gray) # 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle...0xFF == ord('q'): break # 4.释放资源 capture.release() # 5.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例四 摄像头识别人脸
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