基于人脸识别的高效考勤管理系统

1：实验设计与方法选择：

该系统采用Fisher Face算法与支持向量机（SVM）相结合进行人脸识别。设计包含数字图像采集、人脸识别、人脸数据库生成及考勤数据自动上传。Fisher Face算法通过最大化类间散布矩阵并最小化类内散布矩阵以实现更优的人脸区分度，SVM则用于提升检测人脸的准确率与数量。

2：样本选择与数据来源：

使用高清网络摄像头采集班级学生图像，每个对象最多存储二十张训练用图像至数据库。

3：实验设备与材料清单：

采用1280x720分辨率的高清网络摄像头进行图像采集，系统运行于Python集成开发环境执行代码与处理数据。

4：实验流程与操作步骤：

- 数字图像采集：通过摄像头拍摄学生图像并存储至数据库

5：数据分析方法：

系统采用Fisher Face算法进行特征提取，SVM实现分类。以识别率为准确率评估标准，相比基线5-6%的水平，本系统最高可达60%准确率。