人臉識別考勤系統是一種利用生物識別技術進行自動身份驗證的現代解決方案，它通過分析和比對人臉特征來進行員工的出勤記錄。這種系統不僅提升了工作效率，還大大減少了人為錯誤和欺詐行為的可能性。
一、工作原理
人臉識別考勤系統的核心在于其生物識別算法。當員工到達或離開工作場所時，他們面對攝像頭，系統捕獲他們的面部圖像。隨后，這些圖像會被轉換成數字特征向量，即所謂的“人臉模板”。這一過程涉及檢測面部位置、提取關鍵點（如眼睛、鼻子、嘴巴等）、以及分析面部輪廓和紋理特征。系統會將生成的模板與數據庫中已注冊的員工模板進行比較，從而實現快速準確的身份驗證。
二、系統組成
-
硬件設備：包括高分辨率的攝像頭、微處理器和存儲單元。攝像頭用于捕捉員工的面部圖像，而微處理器則負責處理圖像和執行識別算法。
-
軟件系統：
- 圖像采集模塊：用于捕獲清晰的人臉圖像。
- 人臉識別算法：基于深度學習的神經網絡模型，用于從圖像中提取特征并進行匹配。
- 數據庫管理模塊：存儲員工信息和對應的人臉模板。
- 考勤記錄模塊：記錄員工的出勤時間，自動生成考勤報告。
三、優勢
- 高效性：人臉識別速度快，員工無需接觸設備，避免了排隊等待的問題。
- 準確性：每個人的臉部特征都是獨一無二的，這使得人臉識別系統具有極高的識別精度。
- 安全性：防止了傳統打卡方式中的“代打卡”現象，保障了考勤數據的真實性和完整性。
- 便捷性：員工無需攜帶額外的物品（如卡片），只需露臉即可完成簽到。
- 自動化：系統能自動分析和生成考勤報表，減輕了人力資源部門的工作負擔。
四、應用場景
人臉識別考勤系統廣泛應用于各種規模的企業、學校、政府機構、醫院等，尤其適合于人員流動大、考勤要求嚴格的環境。無論是大型工廠的員工進出管理，還是辦公室的日常考勤，該系統都能提供可靠的解決方案。
五、未來展望
隨著人工智能和計算機視覺技術的不斷進步，人臉識別考勤系統的準確性和用戶體驗將進一步提升。未來的系統可能會集成更多智能功能，如情緒分析、健康狀態監測等，為企業管理和員工關懷提供更多維度的支持。
總之，人臉識別考勤系統以其獨特的技術優勢，正在改變傳統的考勤模式，為現代辦公環境帶來了更高的效率、安全性和便利性。
?部分關鍵代碼：
# -*- coding: utf-8 -*-"""
Module implementing MainWindow.
"""
from Ui_test_01 import Ui_MainWindow
from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt5.Qt import QSplashScreen, QPixmap, Qt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import time
import face_recognition
import cv2
import json
import numpy
import urllib.request
import pygame
import os
import requestsclass MainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow):"""Class documentation goes here."""def __init__(self, parent=None):"""Constructor@param parent reference to the parent widget@type QWidget"""## 初始化人員數據api文件# 接口地址JSONself.config = {}## 語音識別tokenself.tok= '24.7c1517e22e211c10e802917cea5a3933.2592000.1537013512.282335-11506871'super(MainWindow, self).__init__(parent)self.setupUi(self)self.setWindowTitle("溜溜豬人臉識別系統") window_pale = QtGui.QPalette() # 這是軟件背景圖window_pale.setBrush(self.backgroundRole(), QtGui.QBrush(QtGui.QPixmap("./static/llz_background.png"))) self.setAutoFillBackground(True)self.setPalette(window_pale)# 存儲網格布局對象，方便后期移動self.gridLayout_userlist_0 = self.gridLayoutWidgetself.gridLayout_userlist_1 = self.gridLayoutWidget_2self.gridLayout_userlist_2 = self.gridLayoutWidget_3self.gridLayout_userlist_3 = self.gridLayoutWidget_4self.gridLayout_userlist_4 = self.gridLayoutWidget_5self.gridLayout_userlist_5 = self.gridLayoutWidget_6self.gridLayout_userlist_6 = self.gridLayoutWidget_8# 初始化面板資源self.init_resource()# cv2調用開啟攝像頭方法self.video_capture = cv2.VideoCapture(0)self.no_video = False# 下面是是人臉識別參數self.labels = []self.person = []self.face_locations = []self.face_encodings = []self.face_names = []self.process_this_frame = True# 渲染攝像頭進行對比相似度時，開的時間如果過快，而調用的對比函數還未執行完畢時，# 為了防止增加負荷，可以設置一個onoff_face開關# 當開始執行時，將值調整為False，進入方法（關門），執行結束后再打開開關允許下次執行（開門）self.onoff_face = True# 初始化可變變量self.names = locals()# 初始化時獲取用戶的數據# self.init_api()self.get_userinfo_fromapifile()# 設置兩次簽到的間隔時間，單位：秒self.sign_between = 16# 設置連續識別成功多少次方可進行簽到數據寫入（成功簽到）self.rectimes = 1# 精確度調整，默認為0.39self.tolerance = 0.39# 簽到成功后頭像與信息從主界面消失的時間間隔self.avatar_between = 3# 捕捉到的圖像參數，系數，以及放大倍數# 縮小系數與放大倍數的乘機必須為 1self.facefx = self.facefy = 0.5self.facescale = 2# 初始化時顯示頭像的布局隱藏self.verticalLayoutWidget_2.hide()self.label_userinfo_all_bg.hide()# 初始化考勤系統喚醒時tips隱藏self.label_shadow_tips.hide()# 初始化簽到成功時的時間點self.avatar_time = int(time.time())# 簽到列表組件對象self.sign_obj_list = {}# 簽到列表組件對象位置self.sign_list = {}# 已簽到用戶列表self.sign_user_list = []# 初始化簽到數據for i in range(7):self.sign_user_list.append({"avatar":"", "name":"", "userinfo":"", "signed":"", "time": "", "date":""})self.avatar_list_func()self.save_sign_pos_info()######## 計時器 ######### 線程的信號連接一個函數槽self.timer = QtCore.QTimer()self.timer.timeout.connect(self.face_start) # 連接頭像計時器槽函數self.avatar_timer_sign = QtCore.QTimer()self.avatar_timer_sign.timeout.connect(self.avatar_timer_func)# 簽到列表計時器槽函數self.pos_start_m = 0self.avatar_timer_sign_list = QtCore.QTimer()self.avatar_timer_sign_list.timeout.connect(self.sign_list_mover_func)# 更新配置文件槽函數self.refresh_faceconfig_timer = QtCore.QTimer()self.refresh_faceconfig_timer.timeout.connect(self.refresh_resource)# self.refresh_faceconfig_timer.start(self.config['refreshconfigtime'])# 開始啟動攝像頭圖像渲染函數，start中為渲染時間間隔# 人眼能識別的幀數是30fps/s# 1000ms/30fps 約等于33ms# 所以這里將頻率設置為30ms～34ms比較合適# 為了達到最佳，這里設置為了30self.timer.start(20)# 設置簽到成功頭像通過此計時器刷新來使用頭像框（頭像與信息）隱藏的函數self.avatar_timer_sign.start(2000)# 初始化簽到列表self.init_sign_list()# 簽到人數# self.sign_num = 0# 存用戶簽到成功時的數據self.this_avatar = ""self.this_name = ""self.this_rank = ""self.this_time = ""self.this_date = ""# 簽到狀態圖片使用：
python3 face.py目錄介紹：
Project
|
+——— avatar -- 頭像下載存儲
|
+——— audio -- 音頻文件下載
|
+——— back -- 打卡成功捕獲的畫面
|
|——— api -- 本地保留的接口文件
|
|——— config -- 軟件接口配置：包含了1.本地更新打卡數據池的時間間隔（refreshconfigtime）；2.簽到接口（addsign）；3.讀取人臉識別配置接口（faceconfig）；4.打卡用戶數據池（userlist）
|
|——— face.py -- 入口文件
|
|——— video.mp4 -- 演示視頻
