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：
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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）
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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
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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。
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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：
- 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。
- 打卡考勤界面：上传身份证图片，开始打卡功能。
- 考勤管理：查看不同人的打卡状态，打卡记录功能。
- 修改密码：管理员可以修改登录密码。
- 用户信息管理：查看和管理用户的基本信息。
- 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。
