Python基于深度学习的身份证识别考勤系统【附源码、文档说明】

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第一章 项目简介

Python基于深度学习的身份证识别考勤系统，利用信息化的手段通过身份证识别来进行一个考勤，有效解决了传统考勤方式存在的诸多问题，为企业提供了一套高效、精准、便捷的考勤解决方案，具有广阔的应用前景和市场价值。它可以与企业的人力资源管理系统深度融合，实现员工信息的自动更新和同步，提高企业管理的自动化水平。通过对考勤数据的深度分析，企业还能够洞察员工的工作规律、出勤异常等情况，为优化工作流程、合理安排人力资源提供数据依据。从更广泛的社会层面来看，这种考勤系统的广泛应用，有助于推动整个社会信息化管理水平的提升，促进劳动力市场的规范化运作，为构建高效、公平的社会经济秩序贡献力量。

第二章 项目演示视频

第三章 技术栈

前端：html、css、js

后端：Python Diango

数据库：MySQL

第四章 数据库设计

4.1 E-R图

E-R图的使用是软件设计过程当中很常见的，专业有术语来讲E-R图更大程度上是为了体现其各个业务模块之间的关系。通过不同功能之间的关系为了能够更加清楚往往采用E-R图的方式，更甚至于E-R图直接能够体现出数据库的表与表之间的关系。

管理员信息属性有：用户名、密码、编号。如下图所示。

用户信息属性包括：编号，姓名，性别，年龄，电话，邮箱，地址，身份证号。具体如下图所示。

打卡信息

4.2 系统流程设计

我们都知道考勤管理系统也是有特定的业务流程，其实是单个考勤也会有统计、查询等业务设计。业务流程的体现主要是根据业务的情况来进行制定的，我们从业务的角度上可以说是有不同行业不同业务只需求，但从计算机的角度而言，无非就是对于有效信息的增删改查。对于一些。用户或者是基础信息的增加时，我们采用的是增加的业务流程，一般增加的业务流程也是根据用户输入的信息，系统进行一个信息的有效性校验，校验之后只要是通过了，就可以进行数据库的保存。业务流程图如下：

第五章 系统功能实现

5.1 系统实现

5.1.1 登录界面

不管什么系统，登录肯定是有的，那么作为一个系统而言，如果没有登录，那这样的系统根本毫无意义。我们的登录页面主要输入的是用户名和密码。这样的话，在用户名密码时突出显示，就能够更好地让用户感受到。其页面如下图所示：

5.1.2 首页

首先会把总用户数、总打卡数、当前年份以及当前月份等等各种信息一一统计出来。为了能够更加清楚和明确的把一些用户行为也统计出来，特别还采用了组装图、条形图的形式：

5.1.3 新增用户

新增用户就是通过训呼信息的方式输入，将用户的姓名、密码、手机号以及文件进行上传。如下所示：

5.1.4 考勤管理

考勤管理的形式各种各样，那么当前以表格的形式进行展现。如下图所示：

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第七章 源码获取：

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