毕业设计:基于深度学习的人脸识别签到系统的设计与实现 准备： 安装virtualenv: pip install virtualenv 创建虚拟环境: virtualenv venv 进入虚拟环境: venv\Scripts\activate 安装依赖的包: pip install -r requirements.txt 运行： 更新数据库：python app.py db upgrade 生成管理员用户：python app.py init 运行：python app.py runserver 初始管理员账户： 学号：000000 密码：666666

GITHUB开源项目 改了很多很多bug 现在可以用了 PHP8

Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码。Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码。Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码。Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码。Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码Android开发安卓大作业人脸识别签到系统源码

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。

vue前端+springboot后台实现人脸识别签到系统sql文件

1.c++开发； 2.人脸识别中用到了深度学习 3.是个完整的考勤签到系统 用C++调用OpenCV库实现人脸检测、人脸关键点定位、面容特征提取； 用Windows版Caffe建立训练模型，将训练好的模型部署到C++程序 MySQL数据库 利用Visual Studio 2015进行软件开发，完成各模块联调

毕业设计：基于深度学习的人脸识别签到系统的设计与实现 准备： 安装virtualenv: pip install virtualenv 创建虚拟环境: virtualenv venv 进入虚拟环境: venv\Scripts\activate 安装依赖的包: pip install -r requirements.txt 运行： 更新数据库：python app.py db upgrade 生成管理员用户：python app.py init 运行：python app.py runserver 初始管理员账户： 学号：000000 密码：666666

本项目着手实现了一个基于卷积神经网络的人脸识别签到系统，该系统能够进行人脸的采集，并将不同人脸对应的学号（工号）姓名信息存储于数据库，利用CNN卷积神经网络对人脸进行训练；人脸签到模块能实时识别当前人脸，识别成功会语音播报某学号(工号)某同学(员工)签到成功，并在系统界面输出显示签到信息同时自动更改当前对象的签到状态；缺勤模块可以查看当前未签到成员信息，可以重置所有成员的签到状态。 项目特点：1、基于神经网络，系统具有学习能力，理论上给它喂的数据越多，它就可以识别越多的人而且准确度会不断提高。 2、利用多线程将ui界面与功能代码分开，在显示界面的同时还能进行后台的运算，防止卡顿提升使用体验，因此对计算机配置要求不高。 3、某些操作有语音提示功能，使用时方便友好。

本项目着手实现了一个基于卷积神经网络的人脸识别签到系统，该系统能够进行人脸的采集，并将不同人脸对应的学号（工号）姓名信息存储于数据库，利用CNN卷积神经网络对人脸进行训练；人脸签到模块能实时识别当前人脸，识别成功会语音播报某学号(工号)某同学(员工)签到成功，并在系统界面输出显示签到信息同时自动更改当前对象的签到状态；缺勤模块可以查看当前未签到成员信息，可以重置所有成员的签到状态。 项目特点：1、基于神经网络，系统具有学习能力，理论上给它喂的数据越多，它就可以识别越多的人而且准确度会不断提高。 2、利用多线程将ui界面与功能代码分开，在显示界面的同时还能进行后台的运算，防止卡顿提升使用体验，

1.python gui人脸识别系统（链接本地摄像头） 2.运行程序，打开相机，人脸识别，签到数据下载 3.关闭相机，退出程序功能