实用原则 以满足实际应用需求为原则，坚持先进，兼容传统，实现系统集成、系统互联、资源整合与信息共享。把实用性放在第一位，边建设边应用，把系统建设成“实用工程”。 安全原则 网络环境下信息传输和数据存储注重安全，保障系统网络的安全可靠性，避免遭到恶意攻击和数据被非法提取的现象出现。 开放性原则 系统建设必须按照开放性和标准性原则设计；提供全套的技术资料和全面的技术培训，以满足系统与其它系统协同运行以及系统功能扩展的需求。 扩展性原则 技术选型除了考虑先进、实用，还必须考虑系统的扩展性，系统容量应该有可持续发展的考虑。 稳定性原则 从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术支持及维修能力等方面保障系统的可靠性和稳定性。 易操作原则 强调以人为本的设计思想，适应多功能、外向型的需求，对于来自内外的各种信息进行收集、处理、存储、传输、检索、查询，为实际使用者和管理者提供有效的信息服务和充分的决策依据，为用户和管理人员提供安全、舒适、方便、快捷、高效、节约的工作和办公环境。 可维护性原则 系统应具备自检、故障诊断及故障弱化功能，在出现故障时，应能得到及时、快速的修复。 经济原则 在实现先进性和可靠性的前提下，以经济优化的设计达到较高的性价比。在确保用户需求、系统集成要求的前提下充分考虑现有设备的利旧使用。 先进性 系统的架构和技术均符合高新技术的发展趋势，在满足功能的前提下，能够在今后一定时间内保持系统的先进性。 标准性 系统的标准化程度越高、开放性越好，则系统的生命周期越长。控制协议、传输协议、接口协议、视音频编解码、视音频文件格式等需要符合相关国家标准或行业标准的规定。

大华-楼宇园区人脸考勤.docx

基于QT+opencv的人脸考勤系统.7z 有学生考勤端以及教师管理端，qt界面有ui美化，给油需要的人参考！

基于android的人脸考勤和人脸识别演示链接：https://www.bilibili.com/video/BV1i54y1t7mh?from=search&seid=1419275508318547310

自工作起公司的考勤模式有以下改变:打卡（纸卡）—>指纹—>刷脸 三种方式，从最原先的打卡（纸卡）到最先进的刷脸都使用了，就是没有不打卡的（BOSS不给）........之前使用的几种模式统计数据太麻烦，费时费力，做为电子高科技公司，所以决定尝试....改！ 改造要求: 方式要高大上, 跟得上潮流 体验上要足够方便快捷,(不快的话你想急S差1秒钟就迟到的同学么!) 考勤数据能与企业ERP打通,实现自动统计和查询 造价要低! 制定方案: 采用现在烂大街的方式: 扫码! (别告诉我你没试过支付宝/微信扫码支付喔) 这方法牛X吧, 有手机的都会用, 有效防呆(不会用), 防帮(代打卡), 防盗.....这个防不了! 准备硬件材料: Dreamer Nano V4.0 (兼容Arduino Leonardo) Z1406 TTL接口一维条码扫描模块(不用二维码的原因主要是成本考虑) ESP8266-01 WIFI模块 人体热释电红外传感器 LED(红)+LED(绿) 220欧电阻2只 万能洞洞一块 3D打印外壳 模块接线 附件内容包含: 扫码打卡考勤机制作参考教程 Dreamer Nano V4.0原理图 Dreamer nano V4.0尺寸图 Atmega32u4 数据手册 ESP8266新手入门调试指导

基于虹软2.1引擎，源码中带运行类库。按人脸考勤模式编写，vs2012以上+4.61下运行。支持Web摄像头、支持活体检测，采用线程池，1万个人脸特征检测、比对时间不超1秒。下载后请参见压缩包内的程序运行及环境说明，开发语言为C#，本人原创作品。 最新虹软2.2引擎为基础的版本已开放完毕，支持RTSP/RTMP/HLS等网络流协议，可以与海康、大华等网络摄像头/硬盘录像机直连，并内置动态人脸跟踪(虹软技术，不用逐帧识别，提高运行效率)，有需要的可与我联系。

MATLAB人脸计数该课题为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统。传统的人脸识别都是直接人头的比对，现实意义不大，这块都做烂了。该课题识别原理为：从一副生活照中寻找到人脸，并且分割人脸图象，利用PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。并且统计出勤情况。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警等。

中控人脸考勤机，源代码，有delphi 和 VB两种语言的。如果你改编了其它的语言，请分享。

一、课题名称：基于MATLAB的实时摄像头考勤系统 二、课题介绍：该课题为实时监控，调用笔记本摄像头，可以计算从左到右的人数，从右到左的人数，从而实现教室人数统计，考勤，人群密度估计等。带gui界面。

题目名称：MATLAB人脸识别疫情防护门禁系统 课题介绍：该系统为基于MATLAB的疫情防护门禁系统。建立一个GUI可视化界面，将疑似病例录入进人脸库，对其进行训练。测试的时候，采集一张全身照人脸图片，进行人脸定位，分割，和库内人脸进行对比，如果是库内人脸，则判定为疑似病例，GUI进行报警，包括文字和语音报警。如果不是库内人脸，则说明非疑似人员，可放行。