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摘要：已经引入了一种名为基于计算机视觉的出勤管理系统的尖端技术，以改变机构和组织中的常规出勤管理系统。为了根据其面部特征或其他独特的标识符识别和识别人，使用了复杂的图像处理和机器学习技术。通过使用这种方法，不再需要手动出勤管理系统（通常是费力且容易出现错误）。旧方法要求工人或学生签署出勤表格，该表格很容易丢失或更改，以表明他们的存在。相比之下，基于计算机的出勤管理系统可通过自动化整个出勤记录过程来确保准确性和可靠性。基于计算机的出勤管理系统可以通过拍摄人的照片并将其与保存在系统数据库中的图片进行比较来运行。该技术与个人的独特面部特征相匹配，例如用算法的嘴巴，鼻子和眼睛的形状来识别和认证它们。一旦验证了该人的身份，该系统就会立即记录其出勤率。关键字：计算机视觉，出勤管理系统，CNN，LBPH，面部识别。1。简介：任何机构或组织的重要组成部分是出席的管理。对于监测人们的存在，这对于决策过程和援助很重要。通过提供精确的和最新的出勤报告，它取代了对过时的手动出勤方法的需求。使用传统出勤管理系统手动记录出勤率是劳动密集型，无效且容易出现在不准确的情况下。近年来，基于计算机的出勤管理系统使出勤记录过程的自动化已成为可能。使用复杂的图像处理和机器学习技术，基于计算机视觉的出勤管理系统可以根据人们的面部特征或其他独特的标识符来识别和识别人们。这项技术使收集，检查和保存出勤数据在数据库中变得简单，以确保出勤记录的准确性和安全性。本文将对基于计算机的出勤管理系统进行一般审查，介绍其利益和缺点，并谈论其在一系列行业中的用途。我们还将解决企业在将这项技术付诸实践时可能遇到的一些困难，例如隐私问题和技术限制。这项研究的总体目标是对基于计算机远见的出勤管理系统的潜力进行详尽的了解，以彻底改变常规出勤管理程序。
基于计算机视觉的出勤管理系统
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