PCA和trackingjs实现人脸识别考勤系统教程

资源摘要信息:"本项目资源是一个基于Web的人脸识别考勤系统的重制版，主要使用了PCA（主成分分析）算法进行人脸识别，并结合tracking.js库作为人脸识别的前端检测工具。PCA是一种常用的统计方法，可以用于数据降维、模式识别、图像处理等领域。在人脸识别中，PCA用于提取人脸图像的主要特征，通过将高维数据投影到低维空间来提高识别效率。 Tracking.js是一个现代的JavaScript库，专门用于在浏览器中进行面部和手势识别。它允许用户轻松集成人脸识别功能到Web应用中，无需复杂配置，只需简单几行代码即可实现。该库支持多种浏览器，并且性能良好，使得开发跨平台的Web应用变得更加简单。 该项目源码是作者的毕业设计作品，已经通过测试，并在答辩评审中获得了96分的高分。作者承诺，项目代码在上传前已经确保可以成功运行。资源适合计算机专业相关领域的在校学生、老师和企业员工，无论是作为学习材料，还是用于课程设计、作业和项目演示都十分合适。同时，对于有一定基础的开发者来说，可以在现有代码的基础上进行修改，开发出新的功能。 在使用本资源之前，建议下载者先查看README.md文件（如果存在），该文件通常包含项目安装、配置和运行的详细说明，对于理解整个项目的结构和功能至关重要。需要注意的是，本资源仅供学习和研究使用，禁止将其用于商业目的。 以下是文件列表中的部分文件说明： 1. Attendance-System-Remake-master/README.md：包含项目介绍、安装说明、如何运行项目以及可能遇到的问题和解决方案。 2. Attendance-System-Remake-master/code/：存放项目源代码的文件夹，可能包含多个.py文件，负责不同的功能模块。 3. Attendance-System-Remake-master/doc/：存放项目文档的文件夹，可能包括设计文档、用户手册和开发说明。 4. Attendance-System-Remake-master/test/：存放用于测试项目的脚本和数据，确保代码质量和功能实现符合预期。 本资源不仅涵盖了人脸识别算法的实现，还包括了前端界面的设计，是一个完整的项目，可帮助学习者全面理解人脸识别技术在实际应用中的工作流程。"