基于OpenCV的人脸识别技术课堂签到系统的设计与实现

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随着国家对本科生教育的严格要求,课堂考勤方式层出不穷。调查显示,大多学校主要通过老师点名进行课堂考勤,存在费时、费力、低效等问题。基于OpenCV的人脸识别技术课堂签到系统的设计与实现是以Python为开发语言,采用SQLite数据库,使用Django+Celery作为主体框架,实现了摄像头实时捕捉学生人脸信息,发送给celery做特征提取和人脸分类,利用机器视觉技术,可以有效地减少签到时间、签到成本,提高课堂效率、自动化程度,加快识别速度,使签到变得更加标准化科学化。
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