一种基于深度学习人脸识别的课堂考勤系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习人脸识别的课堂考勤系统及方法，旨在简化学生签到与考勤记录流程。系统构建于OpenCV和PyQt5客户端框架之上，采用改进的LBPH(局部二值模式直方图)算法，实现了高精度、高效率的人脸识别，尤其是在光照变化和姿态变化的情况下依然能保持较高的识别准确性，适用于各种教育场景。系统包含完整的用户注册模块，用于初次使用时的信息录入，同时具备强大的数据管理功能，以便有效地进行考勤跟踪与报告。在课堂上，学生只需面向摄像头，系统便会自动识别学生面部并实时记录考勤数据。此自动化流程减少了人工操作，提升了课堂管理效率，确保考勤记录的可靠性，从而支持教学计划的有效实施。