基于 Python 和 OpenCV 的人脸识别上课考勤管理系统

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌

🍅文末获取源码联系🍅

👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟

2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅

Java项目精品实战案例《100套》

Java微信小程序项目实战《100套》

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

项目背景

在信息化时代，传统的考勤方式逐渐显现出种种不足，例如手动签到容易出现代签问题，指纹打卡需要设备接触，效率低且卫生隐患较大。而人脸识别技术凭借其非接触性、高效性和便捷性，逐渐被应用到各类场景中，其中课堂考勤就是一个非常典型的应用场景。

本文介绍的考勤系统以 Python 为主要开发语言，结合 OpenCV 和 dlib 实现了一个基于人脸识别的课堂考勤管理平台。系统功能齐全，涵盖学生、教师和管理员的多角色应用，具备较强的实用性和扩展潜力，非常适合作为大学生毕业设计或实战项目。

系统简介

该系统通过引入人脸识别技术，极大简化了课堂考勤流程。学生只需在课程开始前录入人脸信息，后续签到时在摄像头前刷脸即可。后台系统会根据人脸特征进行匹配，并实时记录签到结果，同时支持多维度的数据管理。

主要功能亮点

• 基于人脸特征实现自动签到：快速、精准，解决了代签问题。
• 多角色权限管理：学生、教师、管理员分工明确，各司其职。
• 全流程覆盖：从人脸录入到签到统计，一站式解决课堂考勤需求。

---

系统功能模块

1. 学生端功能

学生是考勤系统的直接使用者，系统为学生设计了以下功能：

1. 人脸录入：每位学生在开课前需要通过系统上传个人照片，完成初始人脸数据采集。
2. 选课与退课：支持学生根据自身需求自由选择课程，退课功能同样方便快捷。
3. 考勤查询：签到结果实时记录，学生可以随时查看个人考勤情况。
4. 个人信息管理：如有学号、联系方式等信息变更，学生可在系统中自行更新。

---

2. 教师端功能

教师作为课堂管理者，需要一系列辅助工具来提高考勤和课程管理的效率。系统为教师提供了以下功能：

1. 课程管理：
   • 支持新建课程，方便录入教学计划。
   • 可动态开启或关闭选课窗口，灵活掌控学生报名。
2. 刷脸考勤：在课堂开始时，启动刷脸签到功能，系统会实时显示已签到学生名单。
3. 考勤统计：
   • 通过统计页面，教师可以快速了解每节课的出勤率。
   • 支持按班级或个人查看考勤数据，直观呈现出勤趋势。
4. 数据导出：考勤记录支持导出成 Excel 文件，便于后续分析或存档。
5. 拍照权限设置：针对课堂特殊需求，教师可以调整拍照权限，灵活配置考勤方式。

---

3. 管理员功能

为了保证系统的正常运行和数据安全，管理员功能主要面向后台管理需求，具体包括：

1. 用户管理：添加、删除学生或教师账号，并分配相应权限。
2. 系统维护：对数据库进行清理、优化，确保系统长期稳定运行。

---

系统架构与实现

1. 技术架构

该系统的核心技术栈主要包括：

• Python：作为主要开发语言，简单易学，功能强大。
• OpenCV：处理图像和视频流，负责人脸检测和特征提取。
• dlib：精准计算人脸特征点，并支持欧式距离匹配。
• Flask：实现前后端通信，提供简洁高效的网页交互界面。
• SQLite：轻量化数据库，存储用户信息和考勤记录。

2. 实现流程

系统基于人脸识别的工作流程如下图所示：

1. 人脸录入：
   • 用户通过相机或上传照片录入人脸信息。
   • 系统利用 dlib 提取人脸特征，并存储到数据库中。
2. 实时签到：
   • 课堂开始时，摄像头捕获视频流，实时检测人脸。
   • 计算当前帧中人脸特征值，并与数据库中已存储的数据进行匹配。
3. 结果判定：
   • 如果欧式距离小于某阈值（如 0.4），则认为签到成功。
   • 系统记录签到时间，并实时更新签到状态。

---

系统效果展示

教师端效果图

1. 功能概览
   
   界面简洁直观，所有核心功能一目了然。

2. 全班签到
   
   考勤状态实时更新，已签到和未签到学生区分明确。

3. 考勤记录查询
   
   支持按日期、课程查看详细考勤记录。

学生端效果图

学生端页面聚焦核心功能，如考勤记录查看、人脸录入等，界面友好易用：

---

优势与未来展望

1. 项目优势

• 高效便捷：刷脸签到避免了传统考勤方式的繁琐。
• 安全可靠：采用人脸特征匹配，避免代签或假签到。
• 低成本易扩展：基于 Python 的开源实现，成本低，易于二次开发。

2. 潜在改进

1. 引入深度学习模型：
   • 使用 CNN 或 Transformer 提升复杂环境下的人脸识别效果。
2. 丰富数据分析功能：
   • 添加考勤率趋势图、班级对比分析等功能。
3. 支持多平台：
   • 开发移动端应用，进一步提升用户体验。

---

总结

基于 Python 和 OpenCV 的人脸识别考勤系统，是一个功能齐全、技术实现清晰的项目，既能满足课堂考勤需求，又具备强大的实用性与扩展性。无论是作为毕业设计，还是实际应用开发，这都是一个非常有价值的参考案例。

7 源码获取

点赞、收藏、关注、评论啦！查看👇🏻获取联系方式👇🏻
精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅
Java项目精品实战案例《100套》
Java微信小程序项目实战《100套》
感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题、项目以及文档编写等相关问题都可以留言咨询，希望帮助更多的人。