（中职）Python编程基础与应用实训任务书-0917-人脸识别学生考勤系统（工信版）.docx

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1、实训任务：人脸识别学生考勤系统学校名称：班级名称：学号/工号：学生姓名：实训日期：1实训目的（1） 基本掌握face_locations库的基本语法，重点理解face_pare_faces（）、face_recognition.load_image_file（）和face_recognition.face_encodings（）的用法。（2） 能综合使用face_locations库、OS库、和date库对人脸图片进行对比，完成一个考勤人脸识别系统。2实训环境普通电脑，并安装以下软件：（1） Windows 7（或者以上版本）操作系统 （2） PyCharm软件（3） Python 3.8以上

2、版本3实训内容任务一：人脸识别学生考勤系统1、任务内容（1） 背景如下考勤制度是对学生的学习和生活进行管理的有效措施，而考勤系统是否完善是决定考勤制度实施程度的关键因素。目前，很多学校教师的考勤依旧沿袭着手工操作的模式，导致学校考勤机制难以发挥应有的效率。在此背景下，开发一款具备实时性和高效性的考勤系统，借助“平安校园”的数据平台，构建以人脸识别为技术支撑的学生考勤管理系统。该系统可以有效记录自动签到和查询签到，可以利用校园网络的服务器将学生端的考勤数据进行上传，而且考勤数据的动态管理和查看完全可以通过管理账号来实现。本案例只要求实现部分功能：考勤时会使用第三软件拍摄好学生的一张或者数张图片，

3、然后让本系统去做人脸识别，如果学生与人脸识别库的信息一致，则表明学生正常来上课没有缺勤，如果比对的信息不一致，则记录为缺勤。（2） 分析和主要步骤如下1）对班级每一个学生都采集相片，每个相片图像只有一个学生的头像信息。图片文件放在“known”文件夹中。采集相片技术不在本案例讨论范围内。如图9-17所示，一共有4位学生。图9- 1 已经学生人脸2）使用第三方软件抓拍到课室上课的学生集体照片一张，如果学生人从过多，可以从不同角度拍摄数张。抓拍技术不在本案例讨论范围内。如图9-18所示，在本次测试数据中，我们使用了“学生考勤照片1.jpg”图片，它有5位学生，但是有2位不是本班的学生。图9- 2

4、未知学生人脸3）从指定的图片路径，获取图片名称和学生姓名。4）遍历获取已知学生的人脸编码。5）读取拍摄的考勤相片，获取未知学生的人脸编码。6）进行人脸对比，看那些学生按时来上课。7）生成人脸对比结果，把数据汇总并显示出来。它用到的技术点有以下几方面： 获取文件名os.listdir()，构造完整文件路径os.path.join(path, i)，去除图片文件名的后缀list.split(.)0，使用for和while进行循环遍历，使用face_recognition.load_image_file（）加载图片，使用face_recognition.face_encodings进行人脸编码，使用face_pare_faces进行人脸对比等。（3） 要求关键代码做好注释，效果如下图所示（4） 结果：如图，因为“学生A”不在右边的考勤图中，所以考勤数据检查不到这位学生。右边的考勤图中有5位学生，虽然“未知人脸数”5多于“已知人脸数”4，但是其中第一排的2位学生也不是这个班的，所以考勤数据检查不到这2位学生。2、任务提交要求（1） 提交任务运行的截图，放在下面（2） 提交任务的代码3、参考答案及解析解析略4实训心得体会