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项目简介：稳定可运行的人脸识别考勤系统

本项目为一套已开发完成的人脸识别考勤系统，环境配置齐全，下载后按照文档指引即可快速部署使用。
系统基于Python语言构建，核心技术栈包括dlib、OpenCV、PyQt5和SQLite3，确保功能稳定高效。
实际运行效果如图所示，支持摄像头实时人脸捕捉与识别。

核心技术框架说明

系统采用主流计算机视觉与GUI开发技术组合：使用OpenCV进行图像采集与预处理，dlib提取人脸特征向量，PyQt5搭建可视化操作界面，SQLite3实现本地数据存储。
整个系统在PyCharm + Python 3.8环境下开发测试，兼容性强，易于二次开发。

核心功能模块介绍

• 实时人脸检测与识别：通过调用本地摄像头，系统能实时捕获画面并自动检测人脸区域，完成身份比对。
• 考勤签到管理：成功识别后自动记录姓名、学号及时间，生成考勤日志，便于后续统计分析。
• 数据库后台管理：所有用户信息与签到记录均保存至SQLite数据库，支持增删改查操作，保障数据安全可追溯。

系统实现流程详解

1. 初始化dlib的人脸检测模型（如HOG+SVM）；
2. 调用cv2.VideoCapture接入摄像头设备；
3. 对每一帧图像进行人脸特征提取；
4. 将提取的特征与数据库中已注册人员的特征向量进行比对，完成身份识别。

内容清单

获得以下全部文件：

• 完整的Python源代码文件（.py格式）
• UI设计源文件（.ui、.qrc等）
• 内置SQLite数据库文件（.sqlite）
• 配套测试图片样本（.jpg格式）

【资源编号：979994725933-----49.90￥】

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