一、项目背景与意义

在传统会议签到场景中，人工签到效率低下且易出错，而基于RFID或二维码的签到方式又存在易复制、安全性不高等问题。随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别技术因其非接触性、高准确性和便捷性，逐渐成为会议签到领域的新宠。本毕业设计项目旨在结合SpringBoot框架的快速开发能力与深度学习技术的强大图像处理能力，设计并实现一套高效、安全的人脸识别会议签到系统，以提升会议签到的效率和安全性。

二、系统架构设计

本系统采用前后端分离的架构设计，前端负责用户交互和界面展示，后端负责业务逻辑处理和数据存储。系统主要由以下几个部分组成：

1. 前端模块：采用Vue.js框架构建用户界面，提供会议签到、历史签到记录查询等功能。
2. 后端服务：基于SpringBoot框架搭建RESTful API服务，处理前端请求，调用深度学习模型进行人脸识别，并管理用户数据和会议信息。
3. 深度学习模块：使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架训练人脸识别模型，实现人脸检测、特征提取和比对功能。
4. 数据库：采用MySQL或MongoDB等数据库存储用户信息、会议信息和签到记录。

三、技术选型与实现细节

1. SpringBoot框架应用

SpringBoot框架以其快速开发、自动配置和微服务支持等特点，成为后端服务的首选。在本系统中，SpringBoot主要负责：

• 路由管理：通过@RestController和@RequestMapping注解定义API接口，处理前端请求。
• 依赖注入：利用Spring的依赖注入机制，管理服务层和DAO层的对象实例。
• 异常处理：通过@ControllerAdvice和@ExceptionHandler注解实现全局异常处理，提高系统的健壮性。

2. 深度学习模块实现

深度学习模块是人脸识别的核心，其实现步骤如下：

• 数据收集与预处理：收集大量人脸图像数据，进行标注和预处理，包括灰度化、直方图均衡化、人脸对齐等操作，以提高模型的识别准确率。
• 模型训练：使用TensorFlow或PyTorch框架搭建卷积神经网络（CNN）模型，通过反向传播算法训练模型，调整网络参数以最小化损失函数。
• 模型优化：采用数据增强、迁移学习等技术优化模型性能，提高模型的泛化能力。
• 人脸识别：将训练好的模型部署到服务器上，通过调用模型API实现人脸检测、特征提取和比对功能。

3. 人脸识别流程

• 人脸检测：使用OpenCV或Dlib等库检测图像中的人脸区域。
• 特征提取：将检测到的人脸图像输入到深度学习模型中，提取人脸特征向量。
• 特征比对：将提取的特征向量与数据库中存储的特征向量进行比对，计算相似度。
• 签到判断：若相似度超过设定阈值，则认为签到成功；否则，签到失败。

四、核心功能模块实现

1. 用户管理模块

实现用户注册、登录、信息修改等功能，采用JWT（JSON Web Token）技术实现用户身份验证和授权。

2. 会议管理模块

实现会议创建、编辑、删除和查询等功能，管理会议的基本信息和签到规则。

3. 签到管理模块

实现会议签到、签到记录查询和统计等功能，通过调用深度学习模块的人脸识别API完成签到过程。

五、系统优化与安全

1. 性能优化

• 异步处理：采用异步任务队列（如RabbitMQ或Kafka）处理耗时操作，提高系统响应速度。
• 缓存机制：使用Redis等缓存技术存储频繁访问的数据，减少数据库查询次数。
• 负载均衡：通过Nginx等负载均衡器分发请求，提高系统的并发处理能力。

2. 安全措施

• 数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。
• 访问控制：通过Spring Security等安全框架实现细粒度的访问控制，保护系统资源。
• 日志审计：记录系统操作日志，便于问题追踪和安全审计。

六、总结与展望

本毕业设计项目成功实现了基于SpringBoot与深度学习的人脸识别会议签到系统，通过实际测试验证了系统的有效性和安全性。未来，可进一步优化系统性能，如采用更高效的深度学习模型、引入边缘计算技术等；同时，可拓展系统功能，如支持多语言、集成更多生物识别技术等，以满足不同场景下的会议签到需求。