用户名.png, 密码.png, face_ico.png, background.jpg, back.png, back.jpg, back.jpeg, 001.jpeg, 马斯克.jpg, llq.jpg, 重复打卡.mp3, 打卡成功.mp3, 打卡失败.mp3, mjxt4.docx 关键词:人脸识别;智能考勤;OpenCV;MongoDB;Flask框架.docx,广东财经大学202 5 -JX16-本科毕业论文基于人脸识别的校园考勤 系统设计与实现 学 院信息学院专 业计算机科学与技术学 号21252501131学生姓名梁龙强指导教师陈铁梅提交日期2025 年 4 月 22 日广东财经大学本科生毕业论文(设计)原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文(设计)是本人在指导老师指导下独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文研究做出过重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确的方式标明。因本论文(设计)引起的法律后果完全由本人承担。作者签名(手写): 2025 年 4 月 18 日指导老师签名(手写): 2025 年 4 月 18 日本科毕业论文(设计)版权使用授权书本学位论文作者完全了解广东财经大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权广东财经大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。学位论文作者签名: 签字日期: 2023 年 4 月 18 日指导老师签名: 签字日期:2023 年 4 月 18 日毕业论文题目:基于人脸识别的校园考勤系统设计与实现 计算机科学与技术 专业 2021 级 本科生姓名: 梁龙强 指导教师(姓名、职称): 陈铁梅 副教授 内容摘要本文针对传统考勤系统在安全性、便捷性以及管理效率等方面存在的诸多不足,设计并实现了一套基于先进人脸识别技术的智能考勤解决方案。该系统采用计算机视觉技术,利用 OpenCV 实现实时人脸检测与跟踪,结合 Dlib 库中经过 CNN 深度神经网络模型提取特征向量,构建了高效准确的身份认证机制。在后端架构方面,基于轻量级的 Flask 框架搭建了高性能 Web 服务,确保系统的可扩展性和易维护
2026-03-29发布
0浏览
2.7 MB