智能人脸识别考勤系统

本系统以STM32单片机为核心控制器件,实现了人脸识别考勤的功能。本系统主要包括信息录入、人脸考勤、信息查询三个模块。采集图像信息后,经STM32对特征信息进行检测、处理、分析、识别,将信息存储于云服务器上的My SQL数据库及对识别图像进行检测,再通过局域网发送考勤信息并实现学生考勤信息的系统性管理。该系统具有高精度、高性能等优点,能够提高考勤的真实性和自动化程度。     

基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统设计

课堂考勤是课堂教学中的重要环节,随着信息技术的发展,以人脸识别为代表的生物特征识别技术应用于课堂考勤管理,但传统人脸识别技术存在识别速度慢、准确率低等问题。根据课堂考勤管理业务需求,设计了基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统。该系统采用Dlib库的深度学习模型对摄像头捕获的学生图像信息进行人脸特征提取与人脸对比,可以自动进行人脸识别与数据统计。测试结果表明,该系统能够满足省时、高效、准确性高的设计要求。     

煤矿调度室员工自动签到系统的设计

针对煤矿采用的打卡记名等常规考勤方法存在的考勤信息不准确问题,采用人脸识别技术设计了一种煤矿调度室员工自动签到系统,介绍了系统的总体设计方案及人脸识别算法。该系统首先采集人脸图像并进行预处理,然后采用Adaboost算法进行人脸检测,最后采用POEM+分块PCA算法及最近邻法分类器对采集到的人脸图像进行识别,以实现调度室员工的自动签到功能,并对考勤状况加以记录,为员工考核提供依据。     

基于人脸识别的考勤签到系统实现

将人脸识别技术与考勤签到结合起来,不仅在高校课堂中使用方便快捷,同时能满足稳定性和确定性等专业技术指标的要求.基于这种思想,设计并实现了一个基于Android平台的刷脸考勤系统.通过使用Face++视觉服务平台提供的信息云端处理和存储功能,处理由Android手机摄像头采集到的人脸图像数据,从而实现人脸识别和学生签到考勤的功能.     

基于B/S结构的考勤系统设计

在分析考勤系统需求的基础上,结合实际学生考勤信息录入与汇总的特点,设计了基于B/S结构的课堂考勤系统。应用该系统可方便地进行学生考勤信息的录入、修改与管理,并可进行考勤信息的自动汇总。系统依据权限实现了角色分类,可按角色登录及查询具体的考勤信息,并可进行学生考勤信息的汇总和导出,提高了工作效率。     

人脸识别技术在石化企业考勤系统的应用

基于百度AI平台设计了人脸识别技术在石化企业考勤系统的应用。首先进行软硬件交叉编译环境的搭建,完成了U-Boot、Linux内核以及根文件系统的移植,以Tiny 4412开发板为硬件基础,Qt为软件开发平台,实现摄像头抓取人脸图像、人脸信息对比检测、LCD显示、管理员账号登录等考勤系统功能。     

基于人脸识别的视听残障学生教学课堂考勤系统

本文基于人脸识别技术,采用人脸识别结合人脸特征匹配的方法,并根据视听障碍学生的特点,对视听残障课堂考勤系统进行探索与设计,设计开发了一款视听残障学生的无感知课堂考勤系统并对存在的问题进行了阐述。     

基于人脸识别的考勤系统的设计与研究

通过研究人脸识别,设计出一套用于考勤的系统。基于人脸识别的考勤系统中最主要的就是人脸识别;首先对通过摄像头拍摄获取的原始人脸图片进行图像预处理;然后通过对人脸的眼睛、鼻子和嘴巴的定位实现人脸定位;在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取出来;最后通过图片中提取的特征值和后台人脸特征数据库中的值进行比较来完成人脸的识别功能。     

Dlib人脸识别在教师考勤中的应用

基于Dlib人脸识别技术设计出的教师考勤系统,更准确快捷地实现教师考勤打卡,方便对教师的绩效考核,避免了他人代签的问题,对教学督导机制的改革起到了促进作用。介绍了Dlib及其实现人脸识别的原理和教师考勤系统的总体设计,通过机器学习训练多种人脸模型的基础上,可以很好地解决上述问题,准确地识别到人脸,极大地提高考勤效率,证明其能够很好地完成教师考勤打卡工作。     

基于嵌入式人脸识别考勤系统的设计

设计了基于嵌入式的人脸识别考勤系统。首先进行嵌入式的人脸识别考勤系统的硬件设计。在此基础上进一步确定了Linux系统设计方案,搭建嵌入式的软件系统,然后利用了PCA算法来完成人脸图片的识别。最后利用VS2010进行考勤系统的设计,实现考勤记录的实时查询,从而完成了基于嵌入式的人脸识别考勤系统的设计。