SpringCloud+MySQL+Vue实现人脸识别智能考勤管理系统
项目简介
本项目是一个基于SpringCloud、MySQL和Vue技术栈实现的人脸识别智能考勤管理系统。该系统旨在通过自动化的人脸识别技术，提高高校教务管理中的考勤效率，减少传统手工考勤的繁重工作量，符合智慧化校园建设的需求。
主要功能
- 人脸识别模块：系统采用微小人脸识别技术，能够大规模检测并识别上课学生，实现无感知、无约束性的身份认证。
- 图像采集模块：定时和定次抓拍功能，确保考勤数据的准确性和完整性。
- 考勤统计模块：处理和统计识别结果，生成可视化、多样化的考勤统计结果。
- 信息管理模块：教务管理者可以浏览学生信息、课表信息以及选课页面的内容。
- 考勤汇总模块：从学生和课程的角度分别展示某教室一学期的签到概况，支持导出EXCEL格式表。
- 注册登录模块：用户注册和登录功能，采用JWT框架解决token认证问题。
- 系统配置模块：教务管理者可以查看日志内容以及设置考勤时间和图像采集次数。
技术栈
- 后端：SpringCloud架构，构建多个服务端，实现微服务化。
- 数据库：MySQL，用于存储图片地址文本、日常考勤数据以及系统操作日志等。
- 前端：Vue，实现前端交互平台和管理页面。
- 人脸识别算法：基于ResNet的小人脸识别技术，独立部署于算法服务器。
项目特点
- 自动化考勤：系统按照预定时间实现自动化考勤，快速完成学生的签到、签退工作。
- 生物识别技术：采用人脸识别技术，身份认证可靠，有效避免传统考勤方式中的代打、作假现象。
- 可视化管理：教务管理者可以通过管理平台添加课表、设置考勤时间，系统呈现可视化、多样化的考勤统计结果。
使用说明
- 环境配置：确保本地环境已安装Java、MySQL、Node.js等必要软件。
- 数据库配置：根据项目需求，配置MySQL数据库，导入相关数据表。
- 项目启动：按照项目文档中的步骤，启动SpringCloud服务和Vue前端项目。
- 系统测试：通过管理平台进行功能测试，确保系统各项功能正常运行。
贡献指南
欢迎开发者贡献代码，提出改进建议。请在提交代码前确保通过所有测试，并遵循项目代码规范。
许可证
本项目遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
联系我们
如有任何问题或建议，请通过项目GitHub页面提交Issue或Pull Request。
通过本项目，我们希望能够为高校教务管理提供一个高效、智能的考勤解决方案，推动智慧校园的建设。