1、系统概述

基于OpenCV的课堂人脸签到的功能结构，主要设计目的是方便教师提高课堂考勤效率与准确性。具体功能架构如图所示：

2、技术组

开发技术环境： Pycharm + Python3.6 + PyQt5 + OpenCV + sqlite3
 本系统先调取opencv摄像头进行人脸信息拍照然后识别人脸特征数据，并且录入自己的学号姓名，将识别的人脸特征向量信息保存到人脸数据库当中产生数据记录，并且可以按照学号搜索人脸数据库当中的学生信息，可以修改学生的姓名以及学号等，学生录入进自己的人脸信息后可以进行人脸识别，人脸识别主要是调用opencv打开摄像头拍摄自己的人脸然后调取人脸模型进行识别，将识别到的人脸特征向量和人脸库中的特征向量匹配并计算出相似度，如果匹配相似度太低则提示不存在请您先录入人脸信息，匹配度达到百分七十以及八十以上则匹配出数据库里面对应的学生考勤，并且形成考勤识别记录，这个考勤记录也是可以搜索修改和删除的。

 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。

3、方法实现、实现步骤

1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型
2、电脑摄像头设备加载一对图片
3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值
4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人

4、功能截图

图5-2 人脸识别功能模块

图5-3 考勤记录模块

图5-4 人脸信息数据管理功能

 5、配套文档

从需求分析，再到数据集采集与处理，模型选择与模型训练、模型调优，一站式，完整内容如下