构建学生面部识别及出勤管理系统

资源摘要信息:"人脸识别系统" 人脸识别技术是指利用计算机视觉技术识别或验证个人面部的技术。随着技术的快速发展，人脸识别系统已在安全监控、用户验证、移动支付和个人智能设备等领域得到广泛应用。本项目是一个基础的人脸识别系统，旨在识别学生的面部，并将出勤率记录在数据库和Excel文件中。系统还可以生成出勤报告，并通过邮件或PDF文件形式发送给相关人员。此外，它还可以作为学生管理软件，通过仪表板显示所有学生的相关信息和出勤情况。 系统概述： - 系统通过链接提供演示视频，用户可以点击链接观看项目的具体操作和效果。 - 系统设计目的是为学生管理提供便利，提高管理效率。 - 功能包括面部识别、出勤记录、报告生成和信息展示等。 基本功能部分： 1. 捕获图像：使用摄像头或视频流捕获学生图像。 2. 训练模型并检测脸部：通过机器学习模型训练，实现对学生面部的准确检测。 3. 仪表板：提供一个用户界面，显示所有在场和未在场的学生信息。管理员可以通过该界面进行查看、更新和删除学生信息的操作。 4. 出勤记录：系统将自动记录学生的出勤情况，并存储到数据库和Excel表格中。 5. 报告生成与分发：自动生成出勤报告，并提供邮件发送功能，报告带有特定主题和标题，也可以导出为PDF文件。 技术方面： 前端部分使用了HTML、CSS和自举（Bootstrap）框架。HTML是构建网页内容的标记语言，CSS用于设计页面样式，Bootstrap则是一个流行的前端框架，用于快速开发响应式布局的网站。 后端部分使用了Python语言、Django框架和OpenCV库。Python是一种广泛使用的高级编程语言，非常适合快速开发应用程序。Django是一个开源的Web应用框架，它使用MVC（模型-视图-控制器）设计模式，使得开发者能够快速创建安全且可维护的网站。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含大量的图像处理函数和机器学习算法，被广泛用于人脸识别等计算机视觉项目中。 安装要求： 该代码是用Python 3.6编写的。用户需要在计算机上安装Python环境，如果尚未安装，可以在Python官网下载并安装。项目使用的技术和工具需要在安装Python的基础上进行进一步安装和配置，包括Django框架、OpenCV库以及可能需要的其他依赖包。 标签： 本项目与HTML紧密相关，标签所指的是HTML语言，它是构建网页的基石，负责网页的结构和内容。 文件名称列表： 文件压缩包的名称为“facial-recognition-system-master”，暗示这是一个主版本的项目代码包，通常包含了项目的全部源代码、资源文件、配置文件以及安装和部署说明文档。在使用该压缩包之前，建议先详细阅读相关文档，以确保正确安装和运行系统。