基于人脸识别的移动课堂考勤系统的设计与实现

本移动课堂考勤系统利用了人脸识别技术,在安卓客户端上实现课堂考勤,一键完成实时考勤及考勤统计功能。系统使用基于人脸特征点识别算法,通过对图片切割、人脸特征提取及降维,实现当前人脸信息与人脸数据库信息的匹配,从而实现人脸验证。实验表明,在误差允许范围内,本系统的准确率达到75%。     

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.     

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。     

人脸识别在考勤中的应用

人脸是最重要的视觉图像之一,在计算机视觉、模式识别等多个领域具有重要的研究意义.人脸识别现在应用广泛,比如2008年北京奥运会的售票系统就采用了人脸识别的技术.现在的考勤系统多为打卡机,并且代打卡现象严重.而人脸识别应用到考勤系统,保存考劫时人脸截图,并给出识别的结果,加强了考勤数据的准确性、完整性,并为日后考勤记录提...     

基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统设计

课堂考勤是课堂教学中的重要环节,随着信息技术的发展,以人脸识别为代表的生物特征识别技术应用于课堂考勤管理,但传统人脸识别技术存在识别速度慢、准确率低等问题。根据课堂考勤管理业务需求,设计了基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统。该系统采用Dlib库的深度学习模型对摄像头捕获的学生图像信息进行人脸特征提取与人脸对比,可以自动进行人脸识别与数据统计。测试结果表明,该系统能够满足省时、高效、准确性高的设计要求。     

Dlib人脸识别在教师考勤中的应用

基于Dlib人脸识别技术设计出的教师考勤系统,更准确快捷地实现教师考勤打卡,方便对教师的绩效考核,避免了他人代签的问题,对教学督导机制的改革起到了促进作用。介绍了Dlib及其实现人脸识别的原理和教师考勤系统的总体设计,通过机器学习训练多种人脸模型的基础上,可以很好地解决上述问题,准确地识别到人脸,极大地提高考勤效率,证明其能够很好地完成教师考勤打卡工作。     

基于人脸识别的考勤系统的设计与研究

通过研究人脸识别,设计出一套用于考勤的系统。基于人脸识别的考勤系统中最主要的就是人脸识别;首先对通过摄像头拍摄获取的原始人脸图片进行图像预处理;然后通过对人脸的眼睛、鼻子和嘴巴的定位实现人脸定位;在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取出来;最后通过图片中提取的特征值和后台人脸特征数据库中的值进行比较来完成人脸的识别功能。     

基于人脸检测的高校考勤分析系统的设计与实现

针对高校教室摄像头利用率不高、教师考勤不主动、教学管理者无法实时了解各教学单位的考勤情况等问题,笔者设计了基于人脸检测的高校考勤分析系统,利用现有的摄像头获取每间教室的实时图像并智能检测与分析考勤情况,能够为管理者提供决策参考。     

基于模式识别的人脸签到系统

在日常生活中,签到成为不可避免的考勤手段。但传统的签到方式不高效、不环保。故本文提出基于模式识别的人脸签到系统,旨在为签到方式体统新的模式,避免传统签到模式带来的弊端,提供更加快速便捷的考勤方式。本文详细叙述了基于模式识别的人脸签到系统的系统结构,并为相关的识别设计进行了阐述。     

基于人脸识别的考勤签到系统实现

将人脸识别技术与考勤签到结合起来,不仅在高校课堂中使用方便快捷,同时能满足稳定性和确定性等专业技术指标的要求.基于这种思想,设计并实现了一个基于Android平台的刷脸考勤系统.通过使用Face++视觉服务平台提供的信息云端处理和存储功能,处理由Android手机摄像头采集到的人脸图像数据,从而实现人脸识别和学生签到考勤的功能.     

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.     

基于嵌入式Linux的便携式自动人脸检测与跟踪系统的应用研究

随着嵌入式微处理器、嵌入式Linux操作系统以及数字图像处理技术的深入发展,自动人脸检测和识别技术在具有嵌入式Linux操作的嵌入式开发平台中得到了发展和实现。本文在基于IntelPXA270嵌入式硬件开发平台和嵌入式Qt和开源计算机视觉库OpenCV软件开发平台基础上,对基于嵌入式Linux的便携式自动人脸检测和跟踪系统的应用进行了研究。     

培训机构智慧教务平台的设计与开发

人脸识别智能考勤是教育培训机构实现互联网+转型的一个标志,它为教育培训机构改变管理理念、更新管理方式、提高竞争力、获取更好的发展提供了有效的途径。本文主要介绍了应用人脸识别的培训机构智慧教务平台的设计过程。平台实现了智能考勤、智能排课、人员管理、试课管理、综合统计等重要模块,可以帮助培训机构实施更高效的管理。     

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。     

企业管理系统开发平台

本文以企业人力资源管理系统应用为背景,阐述了一套企业管理系统开发平台,该平台支持可持续开发,系统具有良好的伸缩性、可扩展性、可移植性.首先重点描述了系统开发平台技术方案,并对该平台的先进性进行详细分析;然后结合企业实际业务需求,对在该开发平台基础上搭建人力资源管理系统进行了描述,着重阐述了考勤管理中考勤计算规则及实现示例;通过该系统的平稳运行,验证了通过该系统开发平台可以模块化、高效快速的开发项目,能够适应复杂业务及需求变化,具有广泛的推广应用价值.     

物流运输配送Intranet平台设计

随着社会对物流需求的增加以及信息化进程的加快,物流企业的信息化已经成为企业优化服务质量、提高竞争优势的重要手段。而我国目前大多物流企业缺乏一套功能健全的运输配送系统软件,并且没有很好的先例进行借鉴。因此,开发出一套完善的运输配送系统Intranet平台软件,对提高物流企业作业效率,降低作业成本从而实现对企业的信息化管理具有重要意义。针对中国物流企业面临的这一尴尬现状,本文着重了解运输配送系统平台软件运作的基础上,通过开发设计出物流运输配送系统Intranet平台软件以实现对运输配送系统中的运输、配送、出入库、仓储等的有效管理,达到提高有效管理企业资源效率的目的。     

基于人脸识别技术的考勤管理分析系统开发研究

考勤管理分析系统应用人脸识别技术,通过无感知多摄像头的综合布点,结合可交互式智能电子显示屏,可编程电磁锁,实现智能化交互与显示、课堂出勤率的实时统计与分析。从系统需求、系统工作原理与流程、系统设计、代码开发几个方面对系统的开发研究进行说明。     

嵌入式平台下的RFID数据处理终端

介绍一种以AT91SAM9260处理器和Linux嵌入式操作系统为平台的RFID信息采集与处理系统。该系统充分利用AT91SAM9260芯片丰富的标准接口资源,集门禁、考勤、监控为一体,以Linux操作系统为软件平台,完成了RFID数据信息和USB摄像头照片数据的采集、保存与TCP/IP远程数据传输等。介绍了系统的硬件组成原理、软件设计方案和实现方法,为射频识别技术在智能一卡通系统中的应用提供了一种先进的解决方案。     

可远程监控的刷脸开锁保险箱的研究与开发

随着科技发展,越来越多的企业、家庭使用刷脸开锁箱,为使其更加安全及方便使用者管理,提出可远程控制的刷脸开锁箱;可远程监控的刷脸开锁保险箱基于面部识别技术,利用硬件与软件结合的方式,其中包括图像采集、电机驱动、视频及运动采集等,通过上传到云端并且与终端设备连接,达到远程监控的目的,以此开发新型智能保险箱;随着人脸识别技术的成熟和微型电脑的发展,为设计这样的智能保险箱提供了较好的环境与条件;经试验证明,该保险箱基于pcDuino微型电脑开发平台展开研究与开发,并通过OpenCV与Face++云识别平台协作,实现了远程监控、云端面部识别、控制开关的功能;可远程监控的刷脸开锁箱可以为更多个人、企业及家庭提供帮助。     

一种基于深度学习的移动端人脸验证系统

作为一种新兴的身份验证技术,人脸验证广泛应用于门禁、考勤等需要身份验证的场合。本文综合考虑移动端人脸验证的需求与生产环境,以及现有人脸验证算法的效率和可移植性,设计并实现一种基于安卓系统平台的人脸验证系统。该系统能够离线部署于搭载安卓系统的移动端设备,通过摄像头获取人脸图像并在本地进行图像的数据处理完成人脸验证工作。在算法上,该系统采用深度卷积神经网络进行图像处理与人脸特征向量提取以提高人脸验证的准确率。在实现上,通过联合编译Java和C+〖KG-*3〗+代码提高算法运行效率以适应深度学习算法在移动端的应用。实验表明,本系统能够在确保准确率高达97.16%的前提下快速完成人脸验证流程,基本满足工业化应用需求。