基于YOLOv5Face的无感人脸考勤系统设计

摘要：

随着近些年来深度学习的不断发展,深度学习算法在人脸识别领域已经十分成熟.人脸识别技术在考勤系统中的应用已随处可见,但市面上多数的人脸识别考勤应用需要依靠特定机器,且需要考勤人员配合才能完成识别并考勤,十分不方便.文章提出利用YOLOv5Face人脸检测算法配合百度AI平台提供的人脸识别云计算服务,基于手机端实现一个用户无感的人脸考勤系统,考勤人员只需在手机画面中出现正脸即可完成考勤,有效地解决传统人脸考勤设备需要人员配合且效率低的问题.

关键词：卷积神经网络、YOLOv5、人脸考勤

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目No.202210595030

在线出版日期：2023-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：6-8,20