Python Django开发的人脸识别考勤系统

资源摘要信息:"人脸识别考勤系统：Python Django" 知识点： 1. 人脸识别技术：该系统使用人脸识别技术，这是一种利用人脸特征信息进行身份验证的技术。在系统中，人脸识别技术被用于考勤管理，员工可以通过刷脸进行考勤。 2. Raspberry Pi：Raspberry Pi是一种基于ARM处理器的小型计算机，具有强大的计算能力和丰富的接口，非常适合进行人脸识别等图像处理任务。 3. Python Django：Python是一种广泛使用的高级编程语言，而Django是Python的一个开源Web应用框架。它遵循MVC架构模式，使得Web应用的开发更加简洁和高效。在该系统中，Django被用于构建后端服务，包括用户管理、照片管理等功能。 4. 图像识别模块：在该系统中，图像识别模块主要用于实现人脸识别功能。它使用了face_recognition库，这是一个简单易用的Python库，可以进行面部检测和识别。 5. 数据库设计：系统中包含了详细的数据库设计，包括领域模型、实体关系图、类图、数据库表以及归一化表。这有助于开发者更好地理解系统的数据结构和数据之间的关系。 6. 用户管理：系统提供了用户管理功能，允许管理员添加、删除和修改用户信息。 7. 照片管理：系统提供了照片管理功能，管理员可以上传和管理用户的照片。 8. 识别器培训：系统提供了识别器培训功能，可以使用用户的输入图像对模型进行训练，提高识别准确性。 9. 邮件通知：系统可以使用yagmail库为未打卡的员工发送电子邮件通知。 10. 出席记录：系统可以记录员工的出勤情况，生成出勤记录。 11. 识别算法：系统使用了LBPH、FisherFace和EigenFace三种识别算法，并通过比较三种算法的结果来确定最终的识别结果。 12. 人脸识别模型升级：系统可以通过face_recognition库升级人脸识别模型，只需用户提供一个输入图像即可进行培训。 13. 文件结构：项目的主要文件包含在名为"FaceRecognitionAttendanceSystem-master"的压缩包子文件中，这表明项目被组织为一个独立的、可执行的模块。 这个项目展示了一个完整的、基于Raspberry Pi的人脸识别考勤系统的设计和实现。它使用Python和Django框架开发，结合了现代的人脸识别技术，提供了全面的考勤解决方案。开发者和感兴趣的IT专业人员可以通过深入研究这个项目，来了解如何将机器学习模型和Web应用框架结合起来，构建实用的业务应用。