| 标题 | 基于人脸特征的考勤系统设计 |
| 范文 | 张宇峰 舒振球 蔡立宇 刘苗苗 摘要：为了提高高校的学习风气，该文开发出一套基于人脸特征的考勤分析系统，用于学生的上课考勤分析。具体来说，该系统利用检测到的人脸图像与数据库中人脸图像进行验证分析，得到学生的到课情况。该考勤系统简单高效，大大有效提高了学生的学习氛围，并取得较好的效果。 关键词：人脸特征；考勤；检测；数据库；验证 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）11-0196-02 1 背景 用摄像机或摄像头采集人的脸部信息，并在图像中检测和追踪人脸，对人的脸部特征信息进行识别的一种技术，这种技术被称为人脸识别技术。目前，人脸识别技术在现实生活中得到了广泛应用，并取得了良好的经济效益[1-2]。 目前，许多高校上课存在着到课率低、学生人数众多、替人签到等情况，同时教师常用的人工考勤的效率却十分低下。基于以上情况，该文设计了基于人脸特征的考勤系统，并将其部署到工控机上，供学生签到使用，取得了较好的效果。 2 考勤系统设计与实现 主成分分析（Principal Component Analysis， PCA）是一种基于统计学的无监督学习算法，它寻求在均方误差最小意义下的特征信息[3]。PCA算法的目的是寻求在均方误差最小意义下的特征信息[4-5]。该系统采用PCA算法对高维人脸样本进行降维，然后对测试样本进行投影，最后计算训练样本和测试样本的相识度。该考勤系统的主要要求如下： 1）通过学生的IC卡进行学生个人信息的录入。 2）每个学生的图像信息保存在独自的文件夹中。 3）考勤时通过刷IC卡读取ID号并采集人脸图像。 4）通过采集到的人脸图像与文件中的图像进行对比签到。 5）学生签到成功后系统会把当前签到的时间保存到数据库中。 6）通过读取学生的IC卡获取ID号，调出数据库中相应的内容以便查询，例如学号姓名、班级、签到时间等。 7）通过选择功能可对迟到、早退、旷课的同学进行查询。 基于人脸特征的考勤系统的流程如图1所示： 3 系统界面展示 1）添加人員信息 该系统使用之前需要对学生信息进行添加，信息包括ID号、姓名学号、性别、院系、班级以及证件照目录，当信息录入不完整时、会出现提示语句。添加人员信息界面如图2所示。 2）人脸签到 签到时，学生需通过刷自己的IC卡，系统将验证学生的身份信息，如验证成功则将签到信息添加至数据库中，验证失败则显示失败信息。人脸签到界面如图3所示。 3）考勤信息查询 考勤查询部分分为时间段查询和个人时间段查询，当输入学号和时间段时，系统输出该学生在该时间段内的所有签到信息：如果未输入学号，系统则输出在该时间段内所有学生签到信息。考勤信息查询界面如图4所示。 4）考勤信息分析 考勤分析实现早退、迟到和旷课查询，查询时只需输入班级和上课时间以及查询方向即可查询考勤的相关结果。考勤信息分析界面如图5所示。 4 总结 该系统采用的基于单人的人脸图像验证方式来对学生身份进行验证，换言之，系统通过学生刷的IC卡来读取数据库中学生的人脸图像，该方法对处理大规模的样本比对具有非常大的优势。该系统不仅简单方便，容易部署，而且可以加强学生的教学管理，对促进教学改革有着非常重要的意义。 参考文献： [1] 刘嵩. 基于特征融合的人脸识别[J]. 湖北民族学院学报：自然科学版， 2011， 29（2）： 188-190. [2] 刘丽娜. 基于特征脸和多特征的人脸识别算法研究[D]. 济南： 山东大学， 2006. [3] 胡元奎. 可变光照和可变姿态下人脸图像识别研究[D]. 合肥： 中国科技大学， 2006. [4] 何国辉， 甘俊英. PCA-LDA算法在性别鉴别中的应用[J]. 中国图像图形学报， 2006， 32（19）： 208-211. [5] 任艳， 吕素红. Web方式人脸识别的设计与实现[J]. 科技通报， 2012（9）： 34-37. |
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