基于OpenCV的人脸识别签到系统
1. 摘要
随着人工智能技术的发展，人脸识别技术应用到了生活的很多方面，本文利用人脸识别技术实现了人脸识别签到功能。具体采用 Python 语言以及 dlib 库、face_recognition 库以及 OpenCV 库完成人脸检测、人脸定位以及人脸采集以及签到功能。
2. 设计
系统设计分为两部分，一部分为用户端，一部分为管理端。管理端在系统管理员进入系统后可通过学号注册并上传照片；用户端则通过电脑端摄像头采集照片，与加入的用户注册照片进行比对签到是否成功。
2.1 管理端
可以添加学生或者管理员。
添加新学生信息及原始照片：
添加进入的葛优照片在数据库中存储其脸部的特征向量：
2.2 客户端
使用 OpenCV 识别图片中的人脸得到所有的 Rect，一个人脸在图片中的位置会储存在一个 Rect（x 轴、y 轴、width、height）对象中。然后循环以下做法：剪切出每个Rect 在图片中对应的子图片，调用 Face++ 的接口搜索与子图片最相近的一个人，如果最相近的人置信度≥ 80，认为是
同一个人，复制一份原图片，然后把 Rect 对应的位置画上框，保存在指定文件夹（每个活动有唯一的存储文件夹）下，如果置信度＜ 80，处理下一个 Rect。系统测试时任意采集多个人的正面脸部照片，建立一个 小型的人脸图像为库，在 PC 机上对这些照片进行处理，并 传送到服务器。点击开始签到后打开摄像头在待识别方框中 采集到图像，系统对采集的图像进行特征提取，与库中图像 进行比对，最后在识别结果中显示签到人名。
结果展示如下：
3.总结
本文从实际背景和需求出发，采用人脸识别签到考勤改变了传统人工检验的做法，极大提高了组织效率和办事能力，在基于人脸识别技术的考勤签到系统中，在保证图像数据识别率的前提下有较高的实时性，稳定性若能良好的普及应用，对于大学校园教育的发展有着极大的积极意义。
项目链接：
基于人脸识别技术的考勤签到系统-深度学习文档类资源-CSDN下载
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