标签：人脸识别 测试 4.3 4.2 签到 系统 毕业设计
随着科技的发展，传统的签到方式已经无法满足现代社会对于效率和准确性的要求。本论文设计并实现了一种基于人脸识别技术的智能签到系统，该系统能够有效地提升签到流程的管理效率和安全性。系统采用Python语言开发，利用SQLite作为数据库支持，实现了用户信息的快速录入、人脸特征的采集与存储以及高效的人脸识别算法。通过集成Haar特征级联分类器和LBPH算法，系统能够在各种光照和角度条件下准确识别用户的人脸，确保了签到数据的准确性。系统还提供了友好的用户界面和签到记录的查询管理功能，使得用户和管理员能够轻松地进行日常签到操作和出勤数据的监控。经过一系列系统测试，验证了该签到系统在功能、性能和用户体验方面的可行性和有效性，为教育机构、企业等提供了一种新型的考勤解决方案。
关键词：人脸识别；智能签到系统；考勤管理；Haar特征级联分类器；LBPH算法
摘 要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究的目的及意义
1.3 研究内容
2 系统相关技术
2.1 Python
2.2 SQLite
2.3 系统使用的算法
2.3.1 Haar特征级联分类器
2.4.2 LBPH算法
3 系统分析
3.1 系统概述
3.2 功能需求分析
3.3 可行性分析
3.3.1 技术可行性
3.3.2 操作可行性
3.3.3 经济可行性
4 系统详细设计
4.1 系统架构设计
4.2 业务流程设计
4.2.1人员信息录入流程
4.2.2人脸采集流程
4.2.3 人脸识别流程
4.2.4 签到流程
4.3 详细功能设计
4.3.1登记信息
4.3.2 人脸采集处理训练
4.3.3 签到
4.3.4 查看签到记录
4.3.5 训练
4.3.6 图片处理
5 设计结果
5.1 信息登记实现
5.2 采集人脸信息实现
5.3 提交训练实现
5.4 签到实现
5.5 签到记录实现
6 系统测试
6.1 测试概述
6.2 用例测试
6.2.1 新用户信息登记用例测试
6.2.2 人脸识别签到用例测试
6.2.3 查看并导出签到记录用例测试
实现结果
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毕业设计
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