项目亮点：

1. 精准的人脸识别： 系统采用了业界领先的 RetinaFace 模型，这是一种基于CNN的深度学习算法，具备极高的识别准确率。无论是在光线复杂的环境中，还是面对不同角度的人脸，系统都能快速、准确地识别员工并记录考勤。
2. 自动化考勤打卡： 员工进入办公室时，系统会自动捕捉并检测员工的面部特征，无需人工操作或刷卡，系统即可自动完成考勤打卡。通过与 MySQL 数据库的连接，考勤数据可以被实时存储，并根据设定的工作时间判断迟到、早退情况。
3. 实时视频流监控： 系统集成了 OpenCV 视频流处理技术，能够从摄像头实时捕捉视频，并结合深度学习算法进行人脸识别。高效的图像处理让考勤打卡过程更加顺畅，避免了传统考勤方式中的拥堵和操作失误。
4. 强大的后台管理系统： 管理员可以通过简洁直观的 PyQt5 图形用户界面（GUI），轻松管理员工信息。系统支持员工信息的添加、编辑、删除等操作，管理员还可以通过关键词搜索功能快速查找员工数据。此外，系统提供考勤数据的统计和分析，帮助企业进行数据驱动的决策。
5. 多维数据存储与分析： 通过与 MySQL 数据库的无缝对接，系统能够有效地存储员工的考勤记录、出勤时间等信息。管理人员可以随时查询历史考勤数据，系统还提供迟到、早退等异常考勤数据的统计，帮助企业更好地管理员工出勤情况。
6. 多重优化，兼顾性能与体验： 系统设计充分考虑了实际应用中的性能需求，通过合理的帧率调整和多线程处理，保证了识别的实时性和响应速度。此外，系统采用了 qdarkstyle 主题，带来了美观的黑色界面风格，为用户提供了良好的视觉体验。