基于Android的上课签到软件分析与设计

分析了在校学生考勤管理的弊端,结合智能手机的特点,提出了开发基于Android的上课签到软件.介绍了签到软件的架构、用户角色和主要功能,重点讲述了签到的原理和算法实现,即调用百度的定位API获取经纬度,让学生的手机客户端每次课发送3次定位信息,以此作为判断学生迟到、早退和旷课的依据,从而提高考勤管理的效率,有效防止学生作弊.     

基于MATLAB的人脸识别考勤系统

本文的主要研究内容是人脸识别技术.在研究中了解人脸识别技术在国内外的研究现状及发展前景,掌握了部分MATLAB的图像处理功能,并按照人脸图像采集、图像预处理、人脸特征提取与识别这条技术路线开发实现了一个简易人脸识别系统.本次设计中的核心部分是人脸的检测与识别,此人脸识别可应用于企业员工考勤签到上.     

基于人脸识别的智慧教室签到管理子系统

传统的课堂到课签到管理方式多为教师或学委点名,该方式费时费力,容易引发替点、代课现象和教师不识学生现象,学生考勤签到的电子化、智能化势在必行。分析了常见的电子化考勤签到管理方案,设计一种基于人脸识别的智慧教室签到管理子系统,通过人脸识别、座位二维码扫描和课堂现场随机码校验的三部曲,在尽可能的降低现有教室改造程度基础上,完成学生上课签到管理的信息化及智能化。     

基于LabVIEW和深度视觉传感器的课堂智能管理系统

为解决现有课堂过程管理手段比较落后, 系统功能比较单一的问题, 本文设计了一种集课堂考勤、课堂行为识别和管理、自主学习管理于一体的智能课堂管理系统. 该系统以深度视觉传感器Kinect V2为数据采集设备, 以LabVIEW为软件开发平台, 实现了基于人脸识别和移动设备定位相结合的课堂考勤功能, 基于骨架特征提取和SVM分类器的课堂行为识别和分析功能, 基于MyEclipse和MySQL数据库的学生自主学习管理功能. 实验表明, 该系统人脸识别签到的识别准确率达到97%; 课堂行为识别精度达到95%以上; 数据库设计合理完善, 自主学习功能灵活可靠.     

煤矿调度室员工自动签到系统的设计

针对煤矿采用的打卡记名等常规考勤方法存在的考勤信息不准确问题,采用人脸识别技术设计了一种煤矿调度室员工自动签到系统,介绍了系统的总体设计方案及人脸识别算法。该系统首先采集人脸图像并进行预处理,然后采用Adaboost算法进行人脸检测,最后采用POEM+分块PCA算法及最近邻法分类器对采集到的人脸图像进行识别,以实现调度室员工的自动签到功能,并对考勤状况加以记录,为员工考核提供依据。     

Android Studio环境下开发学生考勤系统

学校信息化已经进入移动互联时代,建设数字校园是人才培养模式的现实需要.课堂考勤是教学工作中的重要一环,学生出勤率的统计是学校进行教学质量评价的重要指标.有效及时地掌握学生出勤情况关系到教学质量和学生安全方面的管理.一款基于Android学生出勤签到系统,只需学生安装考勤的客户端,即可方便快捷地完成课堂考勤签到工作.     

基于Android手机MAC地址的签到系统?

针对如何快速有效方便签到,对基于 Android平台的 WLAN热点技术进行了研究,设计了一种基于手机 MAC地址签到系统。提出该系统的逻辑设计及各个模块的功能设计,分析了系统的优势,最后针对所设想的系统进行了编译、实现及验证。该设计对签到考勤管理具有一定的实用价值,低成本、高效率的特点使它具有广阔的市场前景。     

基于百度AI人脸识别的考勤系统设计与实现

针对高校传统的学生考勤方式所存在的效率低下等问题,设计并实现了一种基于人脸识别的高校学生考勤系统,借助百度平台开放的人脸识别API接口实现人脸考勤打卡,系统的开发采用MVC设计模式,遵循软件开发高内聚低耦合的原则,使系统层次结构清晰,便于后期维护.基于人脸识别的考勤系统开发完毕后解决了传统考勤方式存在的问题,使高校的考勤管理实现了信息化,提高了考勤效率.     

多场景签到系统的设计与实现

为解决会议签到、早晚自习考勤等场景的传统签到方式所面临的效率低、数据统计繁杂等问题,本文设计并实现了一个基于微信小程序的多场景签到系统。该系统采用Spring Boot+Mybatis Flex开发框架,前后端分别采用微信小程序、JDK等开发技术,以及用MySQL8.0存储数据,具备定位签到、手动签到、考勤查询、签到数据统计及导出等功能。     

人脸识别技术在校园晨跑系统中的应用

目前,高校晨跑考勤存在耗时耗力、代签和假跑等问题。笔者基于Face++人脸识别技术,实现了对学生人脸信息的识别检测,以及对人脸特征数据的提取和匹配,提供了一种实时、有效的防作弊签到方法,能够有效提高出勤率,希望能够为相关研究提供借鉴。     

高校开放型课堂签到系统的设计与实施

本文介绍了工科院校开放型网络课堂签到系统的功能、设计与实施。网络签到系统代替了传统的课堂考勤。能针对各种开放性教学的要求,配合其它网络选课系统,实现网络考勤。可供开放型网络课堂签到借鉴。     

基于人脸识别技术的Android平台隐私保护系统设计

Android移动设备的普及和其日渐丰富的功能,使其极大地融入了人们的生活,同时人们也对Android设备的信息安全提出了更高的要求。随着人脸识别技术的不断发展,人脸识别技术在现实生活中开始成功应用,成为一种有效的安全防护手段。文章围绕人脸识别技术,设计和实现了Android平台上的隐私保护系统。考虑到Android设备计算能力和存储能力的局限性,人脸识别的各个步骤使用了基于Haar特征的AdaBoost人脸检测算法和基于局部二值特征（LBP）的特征提取算法等简单高效的算法。文章最终实现了Android平台上的人脸识别系统,用人脸识别和文件加密对设备进行访问控制。     

基于Bmob后端云的高校教学辅助系统设计与实现

面向高校教学专门设计了一款基于Bmob后端云的高校教学辅助手机APP系统,以满足高校教学的需要.该系统基于Android平台,依托Bmob后端云、百度地图等技术,集成了作业批改与查看、资料管理、签到考勤、发帖讨论等功能.对于用户上传的图片、资料等信息采用记录地址方式进行存储,解决了缓存数据过多而形成的数据冗余问题.     

基于.Net和RFID的考勤管理系统的设计与实现

文章将考勤管理系统结合RFID门禁翼闸系统,对员工出入办公区的刷卡记录进行筛选、匹配和处理,形成员工原始的考勤状态,考勤管理人员结合员工的实际情况进行审核和调整,最终形成正确的考勤数据和报表,实现单位考勤管理无纸化,降低了考勤管理的工作强度,解决了手工签到管理中的代签、补签及签到时间不准确等问题,体现了考勤管理的公正性、公开性和正确性。     

基于Haar特征的人脸识别智能宿舍管理系统

针对传统宿舍管理工作效率低下的问题,文章设计并实现了基于Harr特征的人脸识别智能宿舍管理系统.系统采用Python语言开发,并基于Haar特征识别算法进行人脸识别,实现查缺勤、防代寝、防校外签到、线上实时请假等功能,识别准确率高,具有广泛的应用价值.     

基于HTML5扫码签到的实现及防作弊方案探讨

手机扫码签到已广泛应用于各种考勤、会议和培训中,但普通扫码签到应用不能完全适应各种场景的需求.鉴于此,介绍了一种基于HTML5的扫码签到的实现方法,并探讨了扫码签到中可能出现的代签和异地签等问题的解决方案,以及签到信息前后端绑定、手机定位精度等关键技术的实现.     

人脸识别会议签到的嵌入式系统设计

为了解决传统会议签到问题,利用S5PV210与CC2530、摄像头、按键、液晶显示屏等硬件设备设计了一种人脸识别会议签到硬件终端。在定义的通信协议的基础上,采用C语言开发出了下位机与上位机间进行数据传输的程序。利用QT编制了人脸识别会议签到终端控制系统软件,重点研究了基于PCA算法的人脸识别实现、QT与CC2530的串口通信、ZigBee组网的数据传输。实验结果表明:基于PCA算法的人脸识别稳定可靠、上位机软件操作方便,ZigBee无线通信稳定,软硬件设计达到了预期的功能和要求。     

基于嵌入式AI平台的智能考勤系统

本文基于高等院校课堂考勤管理的实际情况及需求设计一个基于本地人脸识别的考勤系统,采用了RFBnet网络及caffe框架等新兴图像处理技术,识别效率和精度高;同时采用云服务器接收和处理考勤数据,跨平台实现考勤数据的实时查询,极大地方便了管理员的操作,提高了工作效率。     

基于钉钉平台的高校课堂考勤系统研究

针对高校学生走班式课堂考勤存在的问题,设计一种基于钉钉平台的高校学生课堂考勤系统,借助钉钉平台开放的接口和人脸识别终端模块实现人脸识别考勤。该系统开发完成并应用,成功解决了高校走班式课堂考勤问题,有效提高了高校课堂考勤的效率和准确性,实现了高校课堂考勤信息化、智能化管理。     

基于嵌入式人脸识别考勤系统的设计

设计了基于嵌入式的人脸识别考勤系统。首先进行嵌入式的人脸识别考勤系统的硬件设计。在此基础上进一步确定了Linux系统设计方案,搭建嵌入式的软件系统,然后利用了PCA算法来完成人脸图片的识别。最后利用VS2010进行考勤系统的设计,实现考勤记录的实时查询,从而完成了基于嵌入式的人脸识别考勤系统的设计。