【源码】基于TensorFlow和FaceNet的人脸识别考勤系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow和FaceNet库构建的人脸识别考勤系统。借助MTCNN完成人脸检测与对齐，再利用FaceNet实现人脸识别功能。项目由多个文件构成，各文件具备特定功能。

项目的主要特性和功能

1. 人脸检测与对齐：运用MTCNN模型开展人脸检测与对齐工作。
2. 人脸识别：采用FaceNet模型进行高精度的人脸识别。
3. 实时考勤：通过摄像头实时进行人脸识别，并记录考勤信息。
4. 数据存储：支持将人脸信息和考勤记录存储在MySQL数据库中。
5. 用户界面：提供图形用户界面（GUI）用于用户交互，涵盖人脸信息录入和考勤系统操作。

安装使用步骤

安装步骤

1. 安装Python：确保已安装Python 3.6或更高版本。
2. 配置环境：使用Anaconda配置TensorFlow环境，安装所需的依赖库（如numpy, scipy, PIL, mysql, PyQt5, tensorflow等）。
3. 配置数据库（可选）：配置MySQL数据库，并运行my_attendance_table.sql和my_facenet_table.sql创建所需的数据库表。

使用步骤

1. 人脸信息录入：
   • 运行InputSystem.py，输入采集人脸图像对应的姓名。
   • 打开摄像头，点击拍照，图片将自动保存在img目录下。
   • 建议每个人脸拍摄5张不同角度的照片以提高识别精度。
   • 录入的人脸信息将保存在MySQL数据库或logs目录下的data.txt文件中。
2. 启动考勤系统：
   • 运行AttendanceSystem.py，系统将自动打开电脑摄像头。
   • 将人脸对准摄像头，系统将进行实时人脸识别。
   • 如果识别成功，系统将显示考勤成功。

下载地址

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