1. 本选题研究的目的及意义
随着科技的飞速发展和社会信息化程度的不断提高，传统的考勤方式如打卡、指纹识别等已经难以满足现代化管理的需求。
这些传统方式存在着易伪造、易丢失、操作繁琐等弊端，难以有效地对人员进行管理。
近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，人脸识别技术凭借其便捷性、高效性和安全性等优势，逐渐成为身份验证和考勤管理领域的研究热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术作为一种新兴的生物识别技术，近年来在全球范围内得到了广泛的关注和研究。
从早期的几何特征提取到如今的深度学习算法，人脸识别技术已经取得了突破性的进展，并在安防、金融、教育等领域展现出了巨大的应用潜力。
与此同时，考勤系统也经历了从传统打卡、IC卡考勤到指纹识别、人脸识别等生物识别技术应用的变革，朝着更加智能化、便捷化和安全化的方向发展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究内容如下:1.人脸识别技术研究:深入研究人脸检测、人脸识别等关键技术，选择合适的算法模型，并针对实际应用场景进行优化，提高识别的准确率和鲁棒性。
2.活体检测技术研究:研究和应用活体检测技术，防止照片、视频等非真人攻击，提高系统的安全性。
3.考勤系统设计与实现:设计和开发基于人脸识别的考勤系统，包括系统架构设计、数据库设计、人脸识别模块设计、考勤管理模块设计等。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实践应用相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:收集和阅读国内外关于人脸识别技术、考勤系统、活体检测等方面的相关文献，了解该领域的最新研究成果、发展趋势以及存在的问题，为本课题的研究提供理论基础。
2.需求分析阶段:对目标用户进行调研，分析用户的实际需求，确定系统的功能需求和非功能需求，为系统的设计和开发提供依据。
3.系统设计阶段:根据需求分析的结果，设计系统的总体架构、功能模块、数据库结构等，并选择合适的开发技术和工具。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.算法优化与改进:针对现有的人脸识别算法在复杂环境下识别率不高的问题，本课题将对现有算法进行优化和改进，例如采用多特征融合、深度学习等方法，提高算法的鲁棒性和准确性。
2.活体检测技术的应用:为了提高系统的安全性，本课题将研究和应用活体检测技术，例如采用眨眼、摇头等方式进行活体检测，防止照片、视频等非真人攻击。
3.智能化考勤管理:本课题将结合数据库技术、网络技术等，开发集成人脸识别、考勤统计、数据分析等功能于一体的智能考勤平台，为管理者提供更全面的数据支持，例如可以根据考勤数据进行员工出勤统计、分析员工工作效率等。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘华伟, 刘丽, 蔡国永. 基于深度学习的人脸识别技术综述[J]. 计算机应用研究, 2016, 33(12): 3505-3511.
2. 周杰, 鲁棒, 欧宗瑛. 人脸识别技术综述[J]. 电子学报, 2018, 46(5): 1012-1028.
3. 孙冬梅, 邱建华, 孙哲南. 人脸识别技术及其应用[J]. 计算机学报, 2015, 38(1): 167-185.
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