CNN人脸识别签到系统源文件+报告论文.rar
本项目着手实现了一个基于卷积神经网络的人脸识别签到系统,该系统能够进行人脸的采集,并将不同人脸对应的学号(工号)姓名信息存储于数据库,利用CNN卷积神经网络对人脸进行训练;人脸签到模块能实时识别当前人脸,识别成功会语音播报某学号(工号)某同学(员工)签到成功,并在系统界面输出显示签到信息同时自动更改当前对象的签到状态;缺勤模块可以查看当前未签到成员信息,可以重置所有成员的签到状态。
项目特点:1、基于神经网络,系统具有学习能力,理论上给它喂的数据越多,它就可以识别越多的人而且准确度会不断提高。2、利用多线程将ui界面与功能代码分开,在显示界面的同时还能进行后台的运算,防止卡顿提升使用体验,
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