基于Python Django的人脸识别上课考勤系统（附源码，部署）

基于Python Django的人脸识别上课考勤系统：设计与实现

摘要

随着人工智能技术的发展，面部识别技术被广泛应用于各个领域，尤其在教育行业中的应用，逐渐成为自动化考勤的主流方案。本研究基于Python Django框架，结合深度学习的人脸识别技术，设计并实现了一个高效且易于部署的上课考勤系统。通过对系统的需求分析、架构设计、实现细节的阐述，本文展示了该系统如何有效地进行学生身份验证，并自动记录学生的到课情况。最后，结合实际应用数据，进行了系统性能的深度分析。

1. 引言

近年来，学校与教育机构在考勤管理中面临诸多挑战，如学生未到课与迟到现象频繁发生，传统的考勤方式（如手动签到、二维码扫描）效率低下且容易造假。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于Python Django的智能考勤系统，该系统利用人脸识别技术进行学生身份验证，实时记录考勤数据。通过此系统，能够提高考勤管理的准确性和效率。

2. 系统需求与功能分析

本系统的主要功能包括：

1. 人脸识别考勤：通过摄像头采集学生面部图像，结合深度学习算法进行身份识别。
2. 数据存储与管理：考勤数据的存储与管理，包括学生的到课时间、迟到记录等。
3. 考勤统计与报表：系统自动生成考勤统计数据，支持按时间段查询考勤记录。
4. 用户管理与权限控制：学生、教师和管理员可以通过系统进行不同的操作。

3. 系统架构设计

该系统基于Python Django框架进行开