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快速开发一个员工考勤系统原型，功能包括：1. 员工人脸注册；2. 打卡识别；3. 考勤记录；4. 简单管理后台。使用InsightFace进行人脸识别，Django或FastAPI作为后端，Vue.js前端。要求在原型中展示核心功能流程，无需完善所有细节。

最近在做一个员工考勤系统的技术验证，想看看用InsightFace做人脸识别方案是否可行。整个过程比想象中顺利，从零开始到跑通核心流程只用了1小时左右，这里分享下我的快速原型开发经验。

技术选型思路InsightFace作为成熟的人脸识别库，提供了完整的检测、对齐和识别功能，特别适合这种需要快速验证的场景。后端选择了Django，因为它的admin后台可以快速生成管理界面，省去了自己开发后台的时间。前端用Vue.js搭建简单页面，配合axios调用接口。
核心功能实现步骤先搭建基础框架：创建Django项目，配置好数据库和静态文件路径。然后安装InsightFace库，这个直接用pip就能搞定。

员工注册功能实现起来很直观： - 前端页面用摄像头拍照并上传 - 后端接收图片后调用InsightFace提取特征向量 - 把员工信息和特征向量一起存入数据库

打卡识别部分稍微复杂些： - 实时拍摄的照片同样提取特征向量 - 与数据库中的特征做相似度比对 - 设置合适的阈值来判断是否匹配成功

遇到的坑和解决方案最初直接用欧式距离做特征比对，发现准确率不太理想。后来改用余弦相似度，效果明显提升。另一个问题是光照影响，简单加了图像预处理（直方图均衡化）就好多了。
管理后台的快速搭建Django自带的admin真是省时利器，只需要几行代码就实现了：
员工信息管理
考勤记录查看
异常打卡标记
前端交互优化为了让体验更流畅，做了这些改进：
拍照时添加倒计时
识别成功显示员工信息
失败时提示重新尝试

整个过程最耗时的是调参，特别是相似度阈值需要反复测试。建议先用少量样本确定基准值，再逐步扩大测试范围。

这个原型虽然简陋，但验证了几个关键点： - InsightFace在考勤场景的可用性 - 整套技术栈的配合度 - 核心流程的可行性

如果想快速尝试类似项目，推荐使用InsCode(快马)平台。我后来把项目部署上去测试，发现几个特别方便的地方：

对于这种需要快速验证想法的场景，这种轻量级的开发方式真的很高效。特别是当你要给非技术同事演示时，分享个链接就能看到实际效果，比口头描述直观多了。

快速开发一个员工考勤系统原型，功能包括：1. 员工人脸注册；2. 打卡识别；3. 考勤记录；4. 简单管理后台。使用InsightFace进行人脸识别，Django或FastAPI作为后端，Vue.js前端。要求在原型中展示核心功能流程，无需完善所有细节。

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