文章目录
- 一、前言
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- 1.1 项目介绍
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- 【1】开发背景
- 【2】项目实现的功能
- 1.2 设计思路
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- 【1】系统架构设计
- 【2】流程设计
- 【3】关键技术实现
- 【2】整体构架
- 1.3 项目开发背景
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- 【1】选题的意义
- 【2】可行性分析
- 【3】参考文献
- 【4】摘要
- 【5】项目背景
- 1.4 开发工具的选择
- 1.5 系统框架图
- 1.6 系统功能总结
- 1.7 卷积神经网络（CNN）
- 三、OpenCV库下载
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- 3.1 OpenCV下载
- 3.2 VS2017开发环境
- 3.3 新建OpenCV工程
- 3.4 运行库的拷贝
- 3.5 CNN人脸检测
- 3.6 CNN模型源码下载
- 3.7 建立工程
- 3.8 运行效果
- 3.9 提高检测速度
- 四、Qt开发入门与环境搭建
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- 4.1 Qt是什么？
- 4.2 Qt版本介绍
- 4.3 Qt开发环境安装
- 4.4 开发第一个QT程序
- 4.5 调试输出
- 4.6 QT Creator常用的快捷键
- 4.7 QT帮助文档
- 4.8 UI设计师使用
- 4.9 按钮控件组
- 4.10 布局控件组
- 4.11 基本布局控件
- 4.12 UI设计师的布局功能
- 五、百度AI人脸识别接口
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- 5.1 访问百度AI官网
- 5.2 创建应用
- 5.3 可视化人脸库
- 5.4 人脸搜索与库管理
- 5.5 **人脸注册接口**
- 5.6 人脸删除接口
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- 接口描述
- 请求说明
- 返回说明
- 5.7 人脸搜索接口
- 5.8 获取 Access_token
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- 请求URL数据格式
- 获取Access_token的两种方式
- 六、上位机开发
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- 6.1 Qt开发环境安装
- 6.2 新建上位机工程
- 6.3 设计UI界面与工程配置
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- 【1】打开UI文件
- 【2】开始设计界面
- 6.4 设计代码
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- 【1】数据库配置
- 【2】页面切换
- 【3】创建表:保存学生信息
- 【4】注册学生信息
- 【5】更新学生信息显示
- 【6】解析百度AI反馈的结果
- 【7】向百度AI服务器注册人脸
- 【8】搜索符合要求的人脸
- 【9】CNN卷积神经网络人脸检测
- 6.5 编译Windows上位机
- 6.6 软件功能使用介绍
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- 【1】运行工程
- 【2】打开摄像头
- 【3】人脸录入
- 【4】点击打卡
- 【5】查询考勤记录
- 【6】信息管理页面
- 【7】运行日志
- 6.7 上位机的编译问题
一、前言
1.1 项目介绍
【1】开发背景
当前，在全球教育行业不断推进信息化进程的大背景下，提高教务管理效率、优化教育资源配置、保障教学质量已成为高等教育及职业教育改革的重要方向。尤其是在大规模的课堂考勤环节，传统的人工签到、卡片扫描等方式存在效率低下、易发生代签、遗漏等问题，这不仅影响了教师对学生出勤情况的真实掌握，还可能间接导致教学质量下滑和教育公平性的缺失。
随着人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的迅猛发展，尤其是人脸识别技术在身份验证领域的广泛应用，开发一款基于Qt设计的人脸课堂考勤机系统显得尤为必要且适时。此项目正是在这种强烈的市场需求和技术可行性驱动下孕育而生。
系统设计充分考虑了实用性与易用性，采用Qt作为跨平台的C++应用程序开发框架，保证了系统的稳定性与灵活性，使其能够无缝运行在Windows 10和Windows 11等主流操作系统上，适应不同教学环境的硬件配置需求。
为了确保数据的安全存储和高效管理，项目采用了轻量级的SQLite数据库系统，用于存储
