基于卷积神经网络的人脸考勤系统

随着计算机视觉技术的发展,人脸识别技术已被广泛应用于多个领域,包括安全认证和个人身份验证。相较于传统的考勤方法,如签到表或指纹识别,基于识别的考勤方法提供了一种更高效、可靠且便捷的解决方案。为了提高考勤管理的效率和准确性,设计了一个基于卷积神经网络的人脸考勤系统。系统由人脸注册和人脸识别两大模块组成,能在各种光照和姿势下准确识别员工面部特征。考虑到计算需求,选用了dlib库中的HOG检测器和基于ResNet的人脸识别模型,优化了考勤流程并保证了实时性。测试结果表明,该系统在单人及多人考勤场景下有效工作,实现了高识别准确率。