README.md

    项目及作者说明

    一个基于 Opencv、dlib 人脸识别的员工考勤系统,作者某双一流A类大学里的一流学生,写于2018/09/,Python 学习期间。

    作者 inspurer
    QQ交流群 861016679
    个人博客 https://inspurer.github.io/

    QuickStart

    1. IDE:Pycharm
    2. 环境:Python 3.5+
    3. 第三方包:pip install -r requirements.txt

    V1.0

    项目结构

    mainui.py是主界面,调用face_img_register.py和face_recognize_punchcard.py。 face_img_register.py主要实现录入人脸信息功能,face_recognize_punchcard.py实现刷脸考勤。 face_feature_storage.py是在调试过程中产生的文件,可无视 。 face_recognize_punchcard_lib.py和face_recognize_punchcard.py本质上差不多,但是前者是给face_img_register.py库依赖。
    防止录入两个同样的人脸建不同数据库的风险.

    运行效果

    1. 主界面

    2. 人脸录入

    3. 刷脸考勤

    图片涉及个人隐私,已被我删除。

    更新

    2018/9/23更新

    mainui.py-->myapp.py
    face_recognize_punchcard_lib.py等鸡肋文件放到useless文件夹里
    运行效率显著提高

    2018/9/25更新

    解决同步性问题,新录入的人脸能立即被识别
    代码的运行速度少许下降


    V2.0

    重构代码

    老师看了我的V1.0版本后给的建议,

    第一,不能有太多弹窗界面,一些操作应该放到工具栏中,而不是弹窗实现;

    第二,数据保存在csv文件容易被窃读,应该保存到数据库里;

    第三,显示考勤日志时应该由自己的电子表格实现而不是直接调用excel。

    基于以上的问题和算法优化的需要,我把代码优化成了V2.0,同时所以的代码合在一个WorkAttwndanceSystem.py文件里,就人脸识别这部分代码而言,提高了代码复用度

    1. 全新设计的UI,更人性化的操作

    2. 数据更加安全,用户不可见

    人脸数据和签到日志全部保存在inspurer.db数据库文件里,更加安全;而且对人脸数据进行了压缩,更加小巧。

    3. 注意事项

    1. 打开摄像头时请左右晃动一下人脸,确保人脸识别开始.
    2. 人脸识别时做了拒绝处理,多张人脸时,只取距离屏幕最近的人脸.
    3. `新建录入`时会自动录入十张人脸照片,也可手动点击`完成录入`立即完成,之后就会计算人脸数据并存储到数据库中,左边的信息栏会有相应的信息打印.
    4. `开始签到`后,如不点击`结束签到`,就会一直对屏幕前的人脸进行签到,签到状态分三种,未识别的人脸,签到成功,签到成功但是迟到了(9.00后签到),重复签到(此时签到日志不会写入到数据库.
    5. 为确保程序稳定性,每一个菜单里的按钮尽量成对操作.

    后话

    git clone下载仓库速度过慢的问题请参考:CSDN博客

    有关代码的详细解释和设计实现过程请参考:微信公众号:月小水长

    V2.0版本已打包 exe,可直接下载运行,文件过大,只上传百度云(注意提取码 l 还是 i !!!)

    链接:https://pan.baidu.com/s/1aIA6AhTB8LVESSAN5jgDjQ 提取码:l7or

    更新计划

    1. 改进特征提取算法,提高识别精度。
    2. 采用 PyQt5 重构整个界面。
    3. 改用 Java 语言,移植到 Android 平台上。

    赞赏

    项目简介

    一个基于opencv、dilb的员工人脸识别考勤系统

    🚀 Github 镜像仓库 🚀

    源项目地址

    https://github.com/inspurer/workattendancesystem

    发行版本

    当前项目没有发行版本

    贡献者 1

    月小水长 @月小水长

    开发语言

    • Python 99.1 %
    • Tcl 0.8 %
    • PowerShell 0.1 %
    • Batchfile 0.0 %
    • HTML 0.0 %