开发软件：Idea + Mysql + AndroidStudio + 雷电模拟器 基于安卓开发一个人脸识别签到系统，服务器采用springboot框架开发，管理员登录后可以添加和维护人脸信息，添加的时候人脸照片会同步上传到百度智能云平台的人脸库，安卓端采用studio开发，客户端登录后可以拍照人脸照片通过调用百度云的人脸识别接口实现人员信息的自动识别，识别到后才可以进行人员的考勤签到。 管理员账号密码： admin/123456

这个基于Python、PyQt、OpenCV和SQLite的人脸识别课堂签到系统可以实现学生在课堂上的自动签到。系统的工作流程大致如下： 学生信息录入： 添加学生的姓名信息，并且可以通过摄像头采集学生的照片。 人脸数据处理： 利用OpenCV进行人脸检测和人脸特征提取，将学生照片中的人脸信息转换成特征向量。 签到功能： 在课堂上，系统会实时通过摄像头捕获学生的人脸图像，再利用OpenCV提取人脸特征向量。然后与数据库中存储的学生信息进行比对，以确定是否匹配成功。若匹配成功，则表示该学生已签到。 签到记录管理： 系统会记录每次签到信息。 界面设计： 使用PyQt来设计系统的用户界面，包括学生信息录入界面、签到界面以及结果展示界面等，使操作更加友好和直观。

本内容通过opencv搭建了具备人脸录入、模型训练、识别签到功能的人脸识别签到系统，每一步的操作都进行了详细讲解，代码也经过反复调试，确保到手后便能够直接使用，特别适合新手学习、学生交课堂作业和需要项目实战练习的学习者，本资源提供售后，可在线指导直至运行成功。 在本教程中，我们将学习如何使用OpenCV和Python来构建一个功能完整的人脸识别签到系统。人脸识别技术通过分析和比较人脸特征来识别人的身份，这项技术在安全验证、身份识别、以及用户交互等多个领域有着广泛的应用。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量的视觉处理功能，而Python作为一种高级编程语言，因其易读性和简洁的语法被广泛应用于初学者教育和快速原型开发。 本教程首先会介绍OpenCV的基本使用方法，如安装、配置环境以及如何调用库中的函数等。接下来，教程会详细讲解如何进行人脸录入，包括拍摄或导入人脸图像、调整图像大小以及将图像转换为灰度图等预处理步骤。此外，还会深入讲解如何使用OpenCV进行人脸检测，这通常涉及到级联分类器的使用，以及如何训练模型以识别特定的人脸。 在系统搭建的过程中，我们还会接触到图像处理的相关知识，例如特征提取、直方图均衡化以及图像二值化等技术。这些技术对于优化人脸识别的效果至关重要，因为它们可以提高图像的质量，使得人脸的特征更加突出，从而便于后续的人脸比对和识别。 除了录入和检测，本教程还包含了如何进行人脸识别的讲解。人脸识别通常涉及到机器学习算法，它能够从人脸图像中学习到模式，并在有新的人脸出现时，将其与已有的人脸数据进行比对，以此来识别身份。在本教程中，我们会使用一些简单而有效的方法，比如使用Haar级联、局部二值模式（LBP）和深度学习等技术。 在实现签到功能时，系统将能够记录识别到的人脸信息，并与数据库中的信息进行匹配，从而完成签到。这个过程可能需要连接数据库系统，比如SQLite或MySQL，以存储和查询人脸数据。教程中将提供必要的代码示例和解释，帮助理解如何建立这样的功能。 教程还提供售后服务，解决在系统搭建和运行中可能遇到的任何问题。这为初学者和需要进行项目实战练习的学习者提供了巨大的帮助，因为实践中遇到的问题往往需要专业人士的指导才能有效解决。 这个教程是面向那些对人脸识别技术感兴趣的学习者，特别是对于那些希望在项目中应用这种技术的新手或学生来说，是一个宝贵的资源。它不仅可以帮助他们构建实际可用的系统，还能加深对计算机视觉和机器学习的理解。

开发软件：Idea + Mysql + AndroidStudio + 安卓手机 开发技术：Springboot + 原生Android + 百度智能云台人脸搜索接口 基于安卓开发一个学生人脸识别课程考勤签到系统，主要是给学校老师方便统计自己上课的考勤情况。老师可以注册自己的账号，web端登录后可以添加和管理学生信息，学生信息里面包括了学生的人脸图像，添加的时候人脸照片会同步上传到百度智能云平台的人脸库，老师可以查询自己课程的考勤签到记录，也可以查询某个学生的签到记录；安卓端采用studio开发，手机端老师登录后可以选择自己的课程安排上课时间和地点，当上课的时候可以拿出手机拍摄学生的脸部图像，然后将学生人脸图像传给服务器端，服务器利用学生人脸数据提交给百度云的人脸搜索识别接口查询在学生人脸库里面是否存在，如果查询成功就可以登记该学生的考勤签到记录。 web端登录地址：http://localhost:8080/login.html 老师账号密码：TH001/123456

基于 OpenCV + Python 的人脸识别上课签到系统，实现的功能： 1. 班级同学人脸图像的采集，得到人脸数据库 2. 人脸识别模型的训练 3. 刷脸识别签到，查看签到结果 4. 编写简单的用户界面

尽管随着时代的迁移，计算机技术的发展越来越快，但其核心仍旧不变，大到阿里，知乎等知名大厂的项目，小到个人开发的小游戏，签到系统，读书笔记等，其目的都是为了给人们提供更好的生产生活服务，本文基于校园签到场景，为解决课堂签到时间长，签到准确率不高等问题，设计了一个基于微信小程序的校园签到系统，前端界面使用的技术为html+css+js，使用工具为微信开发工作者，后端开发语言为java，数据库使用了常用的mysql，采用的后端框架为Sspringboot，是前后端分离开发，设计模式上采用了mvc的设计模式，令数据层，业务层，视图层可以解耦合，有利于后续的更新维护工作，架构上则是采用了B/S架构，直接从后台调用HTML界面。 相较于传统的名单签到打卡，微信小程序签到不仅方便快捷，而且准确率高。课题研究目的为做出一个基于微信小程序的课堂签到小程序，系统的开发主要使用用户为大学教师与学生，使用场景为大学课堂，面向当前大学课堂的日常考勤开发出一个完整的微信小程序，满足学生课堂签到打卡，以及老师查看及管理签到及未签到学生名单，以及课堂补签等基本功能。

本文基于当前大学生上课签到效率低下和代替上课现象普遍存在的问题，探索一种利用人脸识别技术进行课堂签到的新方法。 本文旨在提高签到效率，防止代替上课现象的发生，并提升教学质量。本研究采用Python的OpenCV与Dilb库实现对人脸的识别、记录和处理，使用Flask框架中的jinja2模板引擎进行动态的HTML页面搭建，通过RESTful API技术为前后端提供数据交互。研究结果表明，基于人脸识别技术的课堂签到系统能够高效、准确地识别学生的身份信息，有效预防代替上课现象，同时提高了教学效率和质量。本研究为解决大学生上课签到问题提供了一种新思路和技术路线，具有实际应用和推广价值。

MATLAB人脸考勤系统。实现人脸识别，打卡签到功能。分老师角色和学生角色，实现一键签到。利用MATLAB仿真平台。

本项目采用Node.js，结合mysql数据库开发了一个纯前端的简易签到系统。 采用bootstarp作为前端框架，通过Ajax与后台交互数据。 项目采用模块化开发方式，针对不同业务需求制定不同的api以及路由。 mysql数据库字段的设计详见db目录下的sql文件。 项目技术要点： express框架 swig模板引擎 body-parser express-session mysql BootStrap 系统在生活中的应用十分广泛，无论是个人还是企业，在日常生活中都需要系统，不仅可以提高工作效率和质量，也可以提高数据准确性，以下是系统的好处： 1. 提高效率：系统可以自动化处理大量的数据和信息，从而减少了人工操作的时间和错误率，提高了工作效率和质量。 2. 降低成本：系统可以减少人力资源和物质资源的浪费，使企业在生产和管理上节约成本，提高企业效益。 3. 提高数据准确性：系统可以自动化管理和处理数据，减少了人工操作中的错误和遗漏，从而提高了数据的准确性和可靠性。 4. 增强决策支持：系统可以为企业提供大量的有用信息和数据分析，为企业决策提供支持和依据，提高了决策的准确性和科学性。

功能亮点： 1.多用户平台：本系统实现多个公司多用户管理 2.图片管理：现场拍照，现场图片上传 3.语音上传：按住说话的语言汇报 4.短信管理：后台短信推送，手机端短信反馈发送功能 5.员工管理：对每个总公司，子公司，子部门的员工信息管理 6.客户管理：客户收集资料->现场踩点>预约面谈->签合同->放弃跟踪 等状态跟踪 7.公司管理：添加公司，公司基础信息管理 8.部门管理：设立每个公司的部门信息，以及设置上下级部门关系 9.签到管理：实时掌握场外人员的出勤和签到情况 10.位置地图：采用百度地图、卫星地图、3D地图实时显示场外人员位置 11.权限管理，每个子公司或子用户只能管理自己权限范围内的员工信息