高校作为科研发展的前沿阵地,在信息化的时代背景下,高校实验室建设必然朝着信息化、智能化方向发展。高效的考勤管理方式是实验室教学活动质量的重要保证。本文以高校本科课程实验室作为研究对象,通过对实验室情况调研,总结出目前实验室的考勤方式存在的主要问题:1.本科课程实验室一直是高校建设的薄弱环节,没有一个较为完善的考勤管理系统。大多数的本科课程实验室建设缺少科研经费支持,如果大批量购进市面上主流的考勤设备,无疑将会大大增加科研经费负担。2.目前对于本科实验课程多数还是采取传统的签名或点名的方式进行签到,这种方式出现代签等不诚信行为。3.实验课程人数众多的情况下,如果进行全覆盖等方式进行点名或者签到,签到环节可能花费过多时间成本。针对以上问题,本文决定将人脸识别技术与web技术相结合方式实现了一个B/S模式的考勤管理系统。在系统开发前,首先展开了细致的需求分析,包括系统的应用场景分析、系统功能分析、系统性能分析。通过需求分析,将系统分为两部分设计,一部分为人脸识别模块,另一部分为管理系统。人脸识别模块首先实现了一个无锚框方式的快速人脸检测和关键点检测网络,该方式实现的模型大小只有7.3M。然后通过仿射变换根据人脸检测算法提取的五个关键点进行简单快速对齐,再然后通过对MobileNetv2的网络结构引入密集连接,并对损失函数、目标函数进行优化,实现了一个轻量级的人脸识别算法。在Inter i7-4790的设备上推理速度能都达到50ms,LFW数据集上的识别精度为99.13%,将检测、对齐、识别组合完成了人脸识别模块的设计。本文设计的人脸识别模块不需要依赖GPU设备,能够大大降低系统开发成本,并且对于遮挡问题、小人脸、多人脸等具有较强鲁棒性。管理系统通过需求分析,采用B/S设计模式,系统框架采用的MVC框架,并对数据库进行了详细设计。最后将设计好的人脸识别模块嵌入到管理系统中,实现了完整考勤管理系统的设计与实现。由于本文系统采用的是B/S设计模式,因此系统访问不需要特定的客户端软件,并且系统的拓扑结构设计中,将后端服务器和算法服务器分开部署,这样的设计能够降低系统后期升级维护的难度,提高了系统的健壮性、可维护性、可扩展性。