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摘要：根据这个概念，教师浪费了太多的时间和能量来记录出勤情况。参加房间，大声喊叫或在纸上取下来是一种缓慢而直接的方法，可以被黑客入侵。调查结果暗示，可以通过实施由计算机视觉驱动的基于计算机的出勤跟踪系统来解决这些问题。在计算机视觉的帮助下，在学校学习照片可能会更容易。相机，传感器和算法可用于处理和研究视觉数据，例如人的图像。这被称为“计算机视觉”。这将使面部识别技术在出勤管理中使用，从而可以自动跟踪和记录出勤。使用此方法跟踪出勤率，而不是手工完成的传统方法，可提供许多优势。自动出勤管理系统乍一看似乎是一个好主意，因为它们消除了个人需要跟踪出勤的需求，这需要大量时间和精力。此设备提供实时出勤统计信息，使您可以跟踪迟到或提早离开的学生。该方法准确地收集了日常出勤数据，管理员可以利用这些数据来识别和纠正出勤和参与问题。这项研究的主要目的是证明使用计算机视觉跟踪出勤的自动化技术的实用性。关键字：Python; OpenCV和Google API；学生出勤；面部识别该技术可以帮助学生获得更好的分数，如果将其用于使出勤数据易于解释。
使用与位置识别的机器学习基于面部识别的出勤系统
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