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基于深度学习的人脸识别考勤系统 预览图 11 / 4

机器学习 · 已售 268 · 3120 浏览

基于深度学习的人脸识别考勤系统

利用 OpenCV 与深度学习模型实现人脸采集、识别与自动考勤。

¥199.00

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详情

结合 OpenCV 与人脸识别模型(dlib / FaceNet)实现人脸录入、实时识别与考勤打卡,含 Web 管理界面,可作为机器学习方向毕设。

功能模块

  • 人脸数据采集与特征建库
  • 实时摄像头人脸检测与识别
  • 自动考勤记录与异常告警
  • 考勤数据统计与导出

技术栈

Python + OpenCV + dlib / FaceNet 人脸特征提取,后端 Flask 提供接口,数据库 MySQL。

系统角色

  • 管理员:人员录入与配置
  • 员工:刷脸打卡

适用专业

人工智能、计算机科学与技术、软件工程。可作为本科毕业设计、课程设计或实训项目选题。

交付内容

  • 完整可运行源码(含数据库建表与示例数据脚本)
  • 本地部署与运行说明文档(图文步骤)
  • 核心功能演示截图,关键模块代码注释
  • 购买后提供基础的安装答疑协助
说明:本条目为示例数据,封面与截图均为本地占位 SVG,正式上架内容请在管理后台编辑替换。源码仅供学习与个人项目参考。
运行环境
Python3.8 + MySQL5.7 + Flask2.0 + OpenCV4 + dlib(CUDA 可选)
开发工具
PyCharm + Anaconda + Navicat
技术栈
Python、OpenCV、dlib、FaceNet、Flask
包含内容
完整源码、数据集与预训练模型、训练与评估说明、论文文档、演示视频、答辩PPT

#人脸识别 #考勤系统

更新于 2026-09-02 18:07

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