摘 要
随着信息技术的迅猛发展，面部识别技术已逐渐成为身份验证领域的研究热点。基于Python的人脸识别考勤管理系统，作为一种新兴的身份验证方式，具有重要的研究意义和应用价值。该系统通过捕捉和分析人脸特征，实现快速、准确的身份验证，解决了传统考勤方式中可能存在的冒用、伪造等问题。此外，它还能提高考勤效率，减少人工操作，为企业、学校等场所提供便捷的考勤服务。
本文首先介绍了人脸识别的重要性和挑战，以及深度学习在人脸识别处理中的优势。接着，详细阐述了系统的主要技术，基于Python的人脸识别考勤管理系统使用Python环境，使用FaceNet深度学习网络模型，MySQL数据库开发。然后分析设计了整体架构和思路。该系统主要由图像预处理、特征提取、人脸检测模块、人脸预处理和人脸识别等模块组成。结果表明，该系统在多种人脸识别中均取得了较高的准确性和稳定性。
[关键词] 考勤管理，FaceNet，人脸识别，MySQL，人脸检测
Abstract
With the rapid development of information technology, facial recognition technology has gradually become a research hotspot in the field of identity verification. The Python based facial recognition attendance management system, as an emerging identity verification method, has important research significance and application value. This system achieves fast and accurate identity verification by capturing and analyzing facial features, solving the problems of impersonation and forgery that may exist in traditional attendance methods. In addition, it can improve attendance efficiency, reduce manual operations, and provide convenient attendance services for enterprises, schools, and other places.
This article first introduces the importance and challenges of facial recognition, as well as the advantages of deep learning in facial recognition processing. Next, the main technologies of the system were elaborated in detail. A Python based facial recognition attendance management system was developed using a Python environment, a FaceNet deep learning network model, and a MySQL database. Then the overall architecture and ideas were analyzed and designed. The system mainly consists of modules such as image preprocessing, feature extraction, face detection, face preprocessing, and face recognition. The results indicate that the system has achieved high accuracy and stability in various facial recognition applications.
[keywords] Attendance management, FaceNet, facial recognition, MySQL, facial detection
目 录
摘 要 I
Abstract II
1 绪论 3
1.1 课题背景 3
1.2 课题意义 3
1.3 国内外研究现状 4
1.4 研究内容 5
2 相关技术介绍 7
2.1 系统开发环境 7
2.2 深度学习概述 7
2.3 Python技术 8
2.4 MySQL数据库 9
2.5 FaceNet算法 9
3 系统需求分析 11
3.1 可行性分析 11
3.1.1操作可行性 11
3.1.2经济可行性 11
3.1.3技术可行性 11
3.2 功能需求分析 11
3.3 非功能需求分析 13
4 系统设计 14
4.1 系统功能设计 14
4.2FaceNet算法设计 15
4.2.1人脸数据集处理与训练 15
4.2.2模型量化压缩 17
4.3 数据库设计 17
5 系统实现 22
5.1员工注册的实现 22
5.2人脸识别考勤的实现 22
5.2.1上传人脸识别 22
5.2.2人脸识别考勤 23
5.3后台管理 24
5.3.1用户管理 24
5.3.2公告管理 25
6 系统测试 27
6.1测试目的 27
6.2功能测试 27
6.3测试总结 28
结 论 29
参 考 文 献 30
致 谢 31
从管理员端出发，系统需要提供一个强大的用户管理功能，允许管理员轻松添加、删除和编辑用户信息，以及设置不同的用户权限，包括员工管理、员工离职管理、管理通知、管理考勤信息、统计考勤情况。此外，系统还应支持管理员发布公告信息，以便及时向用户传达系统更新、活动通知等重要内容。
对于用户端，用户注册登录、人脸识别登录以及公告查看功能。用户应能便捷地完成注册和登录操作，同时，系统需提供高效准确的人脸识别登录方式，提升用户体验及安全性。此外，用户还应能实时查看管理员发布的公告，了解系统最新动态。
在深度学习模型方面，系统使用FaceNet等深度学习网络模型对人脸数据集进行训练，以获取精准的人脸识别能力。同时，为优化模型性能，还需对训练后的模型进行量化压缩，以满足基于Python的人脸识别考勤管理系统的实际应用需求。
