[DF冬季AI挑战赛]基于图像识别的智能考勤机

2019-12-22682
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基于图像识别的智能考勤机项目使用MIND+平台实现人脸识别打卡功能。首先收集员工照片并添加到MIND+,然后编写代码实现人脸识别打卡。该项目适用于STEM教育场景,帮助学生理解图像识别技术并动手实践。最终效果是通过摄像头采集人脸照片并与本地保存的照片进行对比,如果对比度高于90%,则朗读“打卡成功”。

一、创作来源

MIND+新版本添加了AI图像识别,早上去单位打卡灵机一动是否可以在MIND+实现智能打卡?

阅读说明文档后觉得是可行的。使用摄像头截取的人脸照片(打卡者)与本地保存员工照片进行对比,如果对比度高于90%说明是本人打卡。

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二、创作步骤

1、收集员工照片

在网上找到几位大佬的照片作为员工照片(这会是个什么公司!!!),添加到从本地文件获取照片。

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2、开始编程

逻辑很简单,如果摄像头截取图片与本地照片相似度大于90,那么就朗读***打卡成功

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三、演示是这样的

四、后记

后续计划加上时间,在设置的时间内打卡有效,否则会报告迟到或者早退,以及考勤汇总等。

创作许可协议

本项目采用 None(不开放任何权利,保留所有权利) 进行许可。

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