计算机毕业设计之基于 Python高校人脸识别门禁系统-
本文介绍了一种基于Python和深度学习的高校人脸识别门禁系统。该系统采用YOLO算法，通过PyTorch框架实现高精度人脸检测与识别，具有快速、准确、鲁棒的特点。系统不仅提升了校园安全管理水平，还能收集出入数据支持智能化管理。此外，系统还实现了自动化人脸识别考勤功能，通过三区域界面设计（识别区、结果显示区、备选匹配区）完成快速准确的人员识别与记录，显著提高了考勤效率。该系统为高校提供了便捷安全的
基于Python和深度学习技术的高校人脸识别门禁系统，旨在提高校园安全管理水平，实现智能化、高效化的身份验证与出入控制。该系统采用YOLO作为核心算法，通过Python编程语言和PyTorch等深度学习框架进行模型训练与部署，实现了高精度的人脸检测、特征提取和识别。系统设计充分考虑了高校师生的实际需求，确保了识别速度快、准确率高，且具有良好的鲁棒性。
该门禁系统在高校的应用，不仅极大提升了校园安全防范能力，减少了传统门禁系统的管理成本和人力资源消耗，还为学生和教职工提供了便捷的出入体验。通过实时的人脸识别比对，系统可以有效防止未经授权的人员进入，保障校园内部安全。同时，系统还能收集和分析出入数据，为校园智能化管理提供数据支持，进一步推动高校信息化建设向纵深发展。在此基础上，该系统还具有扩展潜力，未来可集成更多智能化功能，以满足不断变化的校园安全需求。
人脸识别考勤功能主要实现了自动识别和记录人员的出勤情况。左侧区域为人脸识别考勤部分，用户可以通过摄像头拍摄或上传照片进行识别。中间区域显示了识别结果，包括匹配的人员信息和相似度。右侧区域列出了其他可能的匹配结果及其相似度。考勤流程自动化程度高，能够快速准确地完成人员识别和记录工作，大大提高了考勤管理的效率和准确性。如下图所示：
图5-3 人脸识别考勤管理
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