Face Workhour App

原型验证

基于 FastAPI + SQLite + Pillow 的人脸考勤 Web 应用（最小可用版）。 功能

员工录入（姓名、工号、照片）
打卡登记（上传照片）
识别结果记录到 SQLite
简单的 Web 界面：录入 / 打卡 / 查看列表

运行

python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt uvicorn app:app --reload --port 8000

浏览器打开：

http://127.0.0.1:8000/
http://127.0.0.1:8000/api/health

说明

当前识别逻辑是“照片指纹精确匹配”的最小闭环，用于先跑通业务流。
后续可替换为真正的深度学习人脸特征匹配。

v2.0 升级日志

• 前后端分离
• 后端图像识别：
  • opencv-python: 图片解码，
    • cv2.imdecode(arr, cv2.IMREAD_COLOR)
    • cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) face_recognition: hog模型做人脸识别
    • face_recognition.face_locations(rgb, model='hog') # 人脸识别
    • face_recognition.face_encodings(rgb, known_face_locations=boxes, model='hog') # 人脸数据编码
    • cosine_similarity(vector, emp.face_vector) # 人脸张量匹配 - 余弦积 得分 > 0.5 可手动调整！ <- 伪造打卡图片/

v3.0

• 前端
  • 页面更商业化，布局扁平化：
  • 增加批量导入功能
• 后端：facenet_pytorch / torch / torchvision
  • 把后端从 face_recognition 再改成 当前环境里最稳的可运行深度学习方案，然后再做一次完整冒烟验证