基于CNN的智能考勤系统
计算机视觉与模式识别
2020-04-30 v1 机器学习
摘要
关于考勤系统的研究已开展很长时间,过去十年中提出了众多方案以使该系统高效且省时,但所有这些系统均存在若干缺陷。本文介绍一种基于人脸检测与人脸识别的智能高效考勤系统。该系统可借助卷积神经网络(CNN)通过实时人脸识别用于高校或办公室的考勤。传统方法如特征脸(Eigenfaces)与 fisherfaces 对光照、噪声、姿态、遮挡、照明等敏感。因此,我们采用CNN来识别人脸并克服此类困难。考勤记录将自动更新并存储于电子表格及数据库中。我们使用MongoDB作为考勤记录的后端数据库。
引用
@article{arxiv.2004.14289,
title = {Smart Attendance System Usign CNN},
author = {Shailesh Arya and Hrithik Mesariya and Vishal Parekh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.14289},
year = {2020}
}
备注
4 Pages, 9 Figures