1. 项目简介 ‍

本项目使用Python3.6编写，Qt Designer（QT5）设计主界面，PyQt5库编写控件的功能，使用开源 DeepFace人脸识别算法进行人脸识别，使用眨眼检测来实现活体识别，使用OpenCV3实现实时人脸识别。 ‍ 同时，将班级学生信息，各班级学生人数、考勤信息录入到MySQL数据库中，方便集中统一化管理。 ‍ 因为本项目仅由我一个人开发，能力精力有限，实现了预期的绝大多数功能，但是活体检测功能还存在bug，主要表现是界面卡死，如果小伙伴对本项目中有不懂的地方或者发现问题提出解决方案，欢迎私聊我或者在此博客评论亦或在github提交。 项目大概持续了两三个月的时间，在开发过程中，遇到过许多难题，参考了很多教程，才有了这个项目。 相信大家看到这里，一定是在比赛中或者是作业中遇到类似问题了，我也有过类似的经历，很清楚找不到解决方案，自己盲目摸索的苦恼，这也是我选择开源的原因，个人能力有限，但是希望本项目能给需要的小伙伴提供帮助，✨完整代码在文章结尾 。 如果对你有帮助的话，点个赞吧！

2. 系统前端设计

使用 Qt Designer 设计前端界面。

2.1 主界面

2.2 信息采集界面

3. 数据库存取信息

3.1 数据库可视化工具 Navicat
使用该软件是为了方便管理维护信息，如果有数据库基础，当然也可以选择其它方式。其主界面如下：

3.2 创建数据库流程

3.3 PyMySQL
项目中只使用了简单的写入、查询等几个常用命令，即使没有数据库基础的话，上手这个库也比较容易。看一下文档，基本就会了。

4. 系统功能介绍（正在更新 ···）

4.1 信息采集
4.2 人脸识别
4.3 活体检测（存在bug ）
目前的bug是，活体检测开启关闭之后，关闭人脸考勤，再关闭相机的时候会卡死。

4.4 查询考勤信息
4.5 查询学生信息
4.6 请假登记

5. 使用教程

5.1 系统环境配置

opencv+contrib
安装步骤：
1.https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 搜索contrib
2.找到对应你系统python版本的opencv+contrib下载
3.我安装的是：opencv_python-4.1.2+contrib-cp37-cp37m-win_amd64.whl
4.打开anaconda命令行 pip install opencv_python-4.1.2+contrib-cp37-cp37m-win_amd64.whl

cmake
官网下载.msi安装包 下载即可，安装注意导入系统环境变量

dilib
直接anaconda命令行中 pip install dlib（时间比较长）

freetype
pip install freetype-py

pymysql
pip install pymysql

pyqt5
pip install pyqt5

5.2 需要修改源码
文件目录树：

1. 安装 msqlservice 然后修改 exacute.py文件中的数据库连接代码。比如 db =pymysql.connect(“localhost”, “root”, “mysql105”,“facerecognition”)。这首先需要在 navicat中创建数据库。
2. 如果不是通过本系统的信息采集功能采集的人脸照片，请将采集的人脸照片放到 face_dataset/XX
   路径下，其中XX是学号（唯一索引），如果是通过系统采集的，则会自动存放在该路径下，不需要修改。

5.3 使用步骤

1. navicat创建数据库，打开数据库录入学生信息和班级信息；
2. 修改源码，连接到创建的数据库
3. 采集人脸照片，点击界面中的信息采集，在子窗口操作即可。
4. 训练人脸识别模型，点击界面中的更新人脸库
5. 开始考勤：打开相机 --> 开始考勤
6. Have fun!

6.Github获取源码

https://github.com/datamonday/Face-Recognition-Class-Attendance-System

7.待完善功能

7.1 系统优化
解决bug，提升系统运行效率与稳定性。

7.2 人脸照片存储到数据库中
目前还是存储在本地，不安全。

7.3 生成考勤日志
自动统计每个班级的考勤信息，并生成日志。

7.4 从教务系统导入学生个人课表，保证判定的稳定性
目前仅仅通过设定的考勤时间统计，不够人性化，应该根据学生的各任课表来统计。

7.5 同时多人识别
提升识别效率，比如很多同学同时进教室，如果一人一人识别，则会造成拥堵。

7.6 上传图片识别
如果系统出现故障，老师可以用手机拍摄照片存档，然后上传系统进行人脸识别考勤。

7.7 开发更稳定的人脸识别
防止用照片或视频骗过系统。

7.8 开发更稳定的活体检测
防止视频等骗过系统。

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