基于python+django的深度学习的身份证识别考勤系统【D1】

简介:

基于Python和Django开发的深度学习身份证识别考勤系统,利用深度学习算法,能够智能化地分析上传的身份证照片,准确识别和提取姓名及号码信息。这一技术不仅简化了传统考勤过程,还显著提升了数据的精确性和管理效率。无论是在企业内部的日常考勤管理,还是在教育机构中的学生出勤记录,系统都为用户提供了一种便捷、高效的解决方案,使管理者能够更加聚焦于核心业务,同时确保了信息安全和操作便捷性的完美结合。

界面图:

系统展示:

基于python+Django的深度学习的身份证识别考勤系统

系统介绍:

  • 系统环境

    • 操作系统:Windows
    • 架构:B/S架构(Browser/Server,即浏览器/服务器架构)
  • 开发环境

    • 主要编程语言:Python3.7
    • Web框架:Django
    • 图像处理库:OpenCV
    • 数据库:MySQL
  • 技术栈

    • Python编程语言:系统的主要开发语言,提供了丰富的生态系统和强大的数据处理能力。
    • Django框架:用于快速开发Web应用程序,包括处理HTTP请求、管理数据模型和渲染用户界面。
    • 深度学习:利用深度学习技术,通过训练模型实现身份证信息的自动识别和提取。
    • 身份证识别:系统能够自动分析上传的身份证照片,准确识别并提取身份证号码信息。
    • OpenCV:用于图像处理和计算机视觉任务,支持系统对上传图片的预处理和分析。
  • 数据库

    • MySQL:作为持久化存储解决方案,用于存储用户信息、考勤记录和识别结果等关键数据。

系统功能:

  1. 首页:系统的主界面,展示总用户数、总打卡数、当前年份、当前月份等内容。
  2. 打卡考勤界面:上传身份证图片,开始打卡功能。
  3. 考勤管理:查看不同人的打卡状态,打卡记录功能。
  4. 修改密码:管理员可以修改登录密码。
  5. 用户信息管理:查看和管理用户的基本信息。
  6. 用户管理:查看用户信息,针对不同人来进行操作修改用户信息或者删除用户信息。

完整代码:基于python+Django的深度学习的身份证识别考勤系统【D1】

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