| 标题 | 基于Face++的课堂考勤系统设计研究 |
| 范文 | 马窕梅 罗琴 吴海燕 邵田 摘? ?要：鉴于Face++人脸分析系统可移植性良好、准确率高的特点，以及现在的课堂考勤在这方面欠缺。因此，文章设计的目的是利用人脸识别，科学有效地实现课堂出勤状况考查。以Face++为服务平台，实现课堂考勤系统的功能。 关键词：Face++;人脸识别;课堂考勤 1? ? 人工智能、人脸识别等新技术的应用 21世纪，计算机的发展越来越成熟，随着计算机的图像处理技术越来越被人们所广泛应用，人工智能走向生活、机器识别走向医学、机器学习走向工业，人脸识别技术未来可期。人脸识别技术在各行各业都起着非常重要的作用[1]。随着人脸识别技术的社会地位逐渐提高，人脸识别产品已经给人们带来了方方面面的便利，比如在工厂、教育、医疗等多个领域应用趋于完善，具体应用方面如下。 （1）运用人脸识别技术的门禁考勤平台、防盗门[2]，为市场注入新鲜的活力。 （2）在公安部门、司法行政单位，人脸识别系统和网络为国内警察搜索和逮捕嫌疑人提供新思路。 （3）电力建设工程安全生产管理，利用人脸识别技术实现作业现场人员身份核验[3]。 （4）运用于信息安全领域。 Face++拥有全世界最前沿的人脸识别云服务平台，设计的最贴合脸型的神经网络，提升了处理数据的效率。本文针对最新的Face++人脸识别平台，提出准确率较高的、可良好运行的课堂考勤系统。 2? ? Face++简介 在经济科技發达的北京地区，旷视科技有限公司最先推出面向用户的人工智能开放平台Face++[4]。建立了技术、产品、数据的产业链，开始只是通过捕捉人脸的关键点进行分析。然而，随着人脸识别技术逐渐成为世界上最大的人脸视觉功能，人脸产品进军多个行业。Face++经过4年的成长，已经不再是最初的简单人脸识别应用程序接口（Application Program Interface，API）服务，“刷脸”也不仅满足于人脸测量和得出测量值、“进入和退出管理”以及其他风险控制。在互联网和实名信息安全系统的驱动下，Face++在最近3年内读取了1亿人的脸部。 Face++API技术包括人脸检测、人脸分析、人脸比对。检测中人脸关键点可以精确定位人脸五官与轮廓，并返回其关键点坐标位置，可识别出人脸，甚至是眼睛、眉毛、嘴巴和鼻子。人脸分析将检测到的人脸传递给分析后的API。 3? ? 系统的设计与实现 3.1? 系统构架 系统构架分为两个模块。 （1）采集模块：建立一个校园信息库（专业信息库、班级信息库、班级学生信息库）。采集专业信息（专业名称、班级名称），采集班级信息（班级名称、总人数、缺旷人数），采集班级学生信息（头像、学号、姓名、年级、班级名称、课程等）。 （2）测试模块：为检测试验全体学生考勤，调用Face++ Detect接口，检测图片中的面（支持一个或多个面）并标记边界。分析出图片中的人脸数，将人脸数与班级信息库中的总人数做比较，判断出是否有学生缺旷，如果有，就计算出缺旷人数，并把结果返回给班级信息库。 3.2? 采集阶段步骤 （1）创建一组新的人脸，用于存储人脸识别Faces_Token。（FaceSet可以存储10 000个faceu令牌）。 （2）采集的学生人脸照片，调用Face++的Detect API检测照片中人脸的关键点和各类属性信息（将Detect API中生成的face_token存储到FaceSet），将检测到人脸的照片上传到Face++数据库中作为对比参数。 （3）调用Face++的Detect API检测新获取集体照中所有的人脸。 3.3? 系统结果 系统关键代码如下，人脸识别效果如图1所示。 { "image_id"： "Dd2xUw9S/7yjr0oDHHSL/Q=="， "request_id"： "1470472868，dacf2ff1-ea45-4842-9c07-6e8418cea78b"， "time_used"： 752， "faces"： [{ "landmark"： { "mouth_upper_lip_left_contour2"： { "y"： 185， "x"： 146 }， "contour_chin"： { "y"： 231， "x"： 137 }， .............省略关键点信息 "right_eye_pupil"： { "y"： 146， "x"： 205 }， "mouth_upper_lip_bottom"： { "y"： 195， "x"： 159 } }， "attributes"： { "gender"： { "value"： "Female" }， "age"： { "value"： 21 } ， "glass"： { "value"： "None" }， "headpose"： { "yaw_angle"： -26.625063， "pitch_angle"： 12.921974， "roll_angle"： 22.814377 }， "smile"： { "threshold"： 30.1， "value"： 2.566890001296997 } }， "face_rectangle"： { "width"： 140， "top"： 89， "left"： 104， "height"： 141 }， "Face_Token"： "ed319e807e039ae669a4d1af0922a0c8" }] } 4? ? 结语 基于Face++人脸学生考勤系统准确率达到了97.27%，经过不同光照、不同拍摄角度条件下的反复测试实验，证明本系统的人脸识别具有识别率高、实时性好的优点。 该系统不但能应用于学生考勤，还可以应用在公安机关、企业管理等领域。 [参考文献] [1]陈思琪，赵豪越，王静一，等.人脸识别概述[J].电脑迷，2018（12）：226. [2]拾影.人脸识别技术公司TOP50[J].互联网周刊，2018（19）：49-51. [3]纪宏德，莫加杰.基于230专网和人脸识别技术的安全管控体系[J].电子技术与软件工程，2018（21）：134-135. [4]佚名.Face++人工智能开放平台—全球领先的免费人脸识别服务[EB/OL].（2019-01-25）[2019-05-20]https：//console.faceplusplus.com.cn/. |
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