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。 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。 ​​本系统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。 实现技术：python3.6.5、opencv、sqlite数据库，Flask系统框架。 项目内含：项目代码、参考论文等。其中face class文件夹下面包含了人脸识别分类模型，其分别为MobileNet、Inception及VGG等5个对比模型。 点击test.py即可进行测试。

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。 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。 ​​本系统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。 实现技术：python3.6.5、opencv、sqlite数据库，Flask系统框架。 项目内含：项目代码、参考论文等。 点击test.py即可进行测试。