FRAS—人脸识别考勤打卡系统产品系统

当前企业考勤普遍存在代打卡、效率低、管理成本高等问题，传统打卡方式难以满足现代化管理需求。本项目面向中小企业办公场景，采用人脸识别技术实现无感知、非接触式智能考勤，提升管理效率与安全性。

本系统基于 OpenCV 与 QT 实现，包含人脸采集、注册、比对识别及考勤自动记录功能。管理员可完成员工信息录入与人脸注册，系统自动检测人脸有效性并防止重复注册；员工通过摄像头即可快速打卡，系统自动生成考勤记录并支持查询、管理，整体操作简洁、识别准确、运行稳定。

本人独立完成了本项目从需求分析、系统设计到编码实现与测试的全流程工作。项目采用 C++ 语言开发，基于 Qt 框架搭建图形交互界面，使用 OpenCV 完成图像采集与人脸检测，结合 SeetaFace2 引擎实现人脸特征提取与比对，并通过 SQLite 完成数据存储。项目实现过程中的难点在于弱光环境下识别精度不足与服务端人脸查询性能瓶颈，通过图像预处理优化与线程分离方案有效解决；项目亮点为轻量级本地化部署、识别速度快、界面简洁易用，可满足中小企业日常考勤的实际使用需求。