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基于深度学习的人脸识别考勤系统的设计与实现开题报告

 2022-01-16 20:44:37  

全文总字数:1502字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着科技的不断发展和进步,对于生产和生活场景的更大便利性与安全性提出了更高的要求,传统的考勤方式费时费力,具有较高的时间成本和低保障性,采用新的考勤方式就显得格外重要。基于人脸识别的考勤系统的设计,能够解决传统考勤的需求和不便利性,有效杜绝了代为签到等行为,有效防止使用图片欺骗系统及人为因素,充分体现了考勤的公平,公正,公开。

国内外研究现状

近生物特征识别这一技术发展今非昔比。人脸识别是一种非接触性技术,具有可视化、符合人的思维习惯的特点,得以在商业、安全等领域广泛应用。目前,人脸识别逐渐成为一个热门的研究领域。在我国,最早从人工向计算机智能识别发展的生物识别技术是指纹识别,但是在实际应用中逐渐产生了对人脸识别技术的需求。从2001年开始,公安部门就开始使用这一技术来防范打击重大刑事犯罪并取得国家的支持。随后,我国在2008年北京奥运会举行时应用了人脸识别技术,这标志着我国的人脸识别进入大规模的使用阶段。国内外对于人脸识别的研究都非常的活跃。美国、德国、日本等经济发达国家和部分发展中国家都有研究机构和研究人员对此进行专门的研究。

2. 研究的基本内容

对人脸识别技术进行研究,通过pycharm ide,tensorflow-gpu,tkinter设计一人脸识别考勤系统。

1. 用户收集:通过opencv采集人脸图像,建立人脸档案,存入数据库。

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案:计划使用pycharm ide来实现软件的基础开发,使用opencv收集用户数据,借助tensoflow-gpu框架使用神经网络训练.

课题进度:(1)第1-5周:检索资料、调研、完成开题报告及文献综述;

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4. 参考文献

[1]章毓晋.《图像工程:图像处理》.清华大学出版社. 2012-2

[2][美] 布鲁斯约翰逊(bruce johnson) 著 李立新 译 .《visual studio 2017高级编程(第7版)》.清华大学出版社.2018-8

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