Python编程基础与应用实训任务书-0917-人脸识别学生考勤系统

1、Python编程基础与应用实训任务书-0917-人脸识别学生考勤系统Python编程基础与应用实训任务书-0917-人脸识别学生考勤系统 7/7Python编程基础与应用实训任务书-0917-人脸识别学生考勤系统实训任务：人脸识别学生考勤系统学校名称：班级名称：学号/工号：学生姓名：实训日期：1实训目的基本掌握face_locations库的基本语法，重点理解face_pare_faces（）、face_recognition.load_image_file（）和face_recognition.face_encodings（）的用法。能综合使用face_locations库、OS库、和dat

2、e库对人脸图片进行对比，完成一个考勤人脸识别系统。2实训环境普通电脑，并安装以下软件：Windows 7（或者以上版本）操作系统 PyCharm软件Python 3.8以上版本3实训内容任务一：人脸识别学生考勤系统1、任务内容背景如下考勤制度是对学生的学习和生活进行管理的有效措施，而考勤系统是否完善是决定考勤制度实施程度的关键因素。目前，很多学校教师的考勤依旧沿袭着手工操作的模式，导致学校考勤机制难以发挥应有的效率。在此背景下，开发一款具备实时性和高效性的考勤系统，借助“平安校园”的数据平台，构建以人脸识别为技术支撑的学生考勤管理系统。该系统可以有效记录自动签到和查询签到，可以利用校园网络的服

3、务器将学生端的考勤数据进行上传，而且考勤数据的动态管理和查看完全可以通过管理账号来实现。本案例只要求实现部分功能：考勤时会使用第三软件拍摄好学生的一张或者数张图片，然后让本系统去做人脸识别，如果学生与人脸识别库的信息一致，则表明学生正常来上课没有缺勤，如果比对的信息不一致，则记录为缺勤。分析和主要步骤如下1）对班级每一个学生都采集相片，每个相片图像只有一个学生的头像信息。图片文件放在“known”文件夹中。采集相片技术不在本案例讨论范围内。如图9-17所示，一共有4位学生。图9- SEQ 图11- * ARABIC 17 已经学生人脸2）使用第三方软件抓拍到课室上课的学生集体照片一张，如果学生

4、人从过多，可以从不同角度拍摄数张。抓拍技术不在本案例讨论范围内。如图9-18所示，在本次测试数据中，我们使用了“学生考勤照片1.jpg”图片，它有5位学生，但是有2位不是本班的学生。图9- SEQ 图11- * ARABIC 18 未知学生人脸3）从指定的图片路径，获取图片名称和学生姓名。4）遍历获取已知学生的人脸编码。5）读取拍摄的考勤相片，获取未知学生的人脸编码。6）进行人脸对比，看那些学生按时来上课。7）生成人脸对比结果，把数据汇总并显示出来。它用到的技术点有以下几方面： 获取文件名os.listdir()，构造完整文件路径os.path.join(path, i)，去除图片文件名的后缀list.split(.)0，使用for和while进行循环遍历，使用face_recognition.load_image_file（）加载图片，使用face_recognition.face_encodings进行人脸编码，使用face_pare_faces进行人脸对比等。要求关键代码做好注释，效果如下图所示结果：如图，因为“学生A”不在右边的考勤图中，所以考勤数据检查不到这位学生。右边的考勤图中有5位学生，虽然“未知人脸数”5多于“已知人脸数”4，但是其中第一排的2位学生也不是这个班的，所以考勤数据检查不到这2位学生