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Python OpenCV开发MR智能人脸识别打卡系统(二、文件系统、数据实体模块设计)

Python OpenCV开发MR智能人脸识别打卡系统(三、工具模块设计)

Python OpenCV开发MR智能人脸识别打卡系统(四、服务模块设计)

Python OpenCV开发MR智能人脸识别打卡系统(五、程序入口设计与测试)

传统的打卡方式包括点名、签字、刷卡和指纹等。随着技术的不断发展,计算机视觉技术越来越强大,已经可以实现人脸打卡功能。打卡软件通过摄像头扫描人脸特征,利用人脸的差异识别人员。人脸打卡的准确性不输于指纹打卡,甚至安全性和便捷性都高于指纹打卡

下面介绍第一部分需求分析与系统设计的ER图

一、需求分析

打卡系统有三个核心功能,录入打卡人的资料,员工打卡和查看打卡记录,在满足核心功能的基础上需要完善一些附加功能和功能细节,在开发MR智能视频打卡系统前,先对本系统的一些需求进行拆解和分析

1:数据模型

本系统不使用第三方数据库,所有数据都已文本的形式保存在文件中,因此要规范数据内容和格式,建立统一模型

若把软件的使用者设定为公司,那么打卡者身份可设定为员工,程序中数据模型就应该是员工数据类,每一位员工都有姓名,姓名就作为员工类中必备的数据之一

因为员工可能会重名,所以必须使用另一种标记作为员工身份的认证,即为每一位员工添加不重复的员工编号,员工编号的格式从1开始递增数字,每添加一位员工,员工编号就+1,员工类中添加员工编号

系统中必须保存所有员工的照片用于人脸识别,为了区分每位员工的照片文件,程序使用员工特征码+随机值.png的规则为照片文件命名

2:打卡功能

人脸打卡依赖于人脸识别功能,本程序使用OpenCV提供的人脸识别器实现此功能,建议使用正确率较高的LBPH识别器,其他识别器也可以考虑,但需要做好测试验证

系统通过拍照保存员工的照片样本,当员工面对摄像头时,按Enter键就可以生成一张正面特写照片文件,为了增加识别正确率,每位员工应当拍摄三张照片

OpenCV提供了人脸识别器有一个缺陷:必须比对两种不同样本才能进行判断,如果公司第一次使用打卡系统,系统中没有录入任何员工,缺少比对样本,OpenCV提供的人脸识别器就会报错,因此本系统应该给出几个无人脸的默认样本,保证即使只录入一个员工,该员工也能顺利打卡

每次员工打卡成功后,都应该记录该员工的打卡时间,然后保存到文件中

3:数据维护

数据维护总结起来就是增删改查,简化版的打卡系统可以忽略改的操作,可以先删除再新增

删除员工治安应该输入验证码,以防员工操作失误,确认删除后连同员工的一切信息一起删除

4:考勤报表

打卡异常分为三种情况:迟到 早退或者缺席

本系统分析每一位员工在某一天的打卡记录,如果该员工在上班时间前和下班时间后都有打卡记录,则认为该员工当天全勤,该员工当天的其他打卡记录会被忽略

二、系统设计

本系统开发使用的环境如下

Python版本:3.8.2

OpenCV版本:4.2.0

numpy版本:1.18.1

IED:PyCharm 2019.3.3 (Community Edition)

操作系统:Windows 7/Windows 10

功能结构

如下图所示

总体业务流程

打卡功能的业务流程

查看记录功能的业务流程

员工管理功能的业务流程

考勤报表功能的业务流程

权限管理业务流程

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