李冠楠

摘 要： 傳統(tǒng)的企業(yè)考勤系統(tǒng)主要有人工考勤和刷卡考勤兩種。人工考勤工作量大、工作效率低，而刷卡考勤則他人代替刷卡考勤現(xiàn)象嚴(yán)重，還經(jīng)常出現(xiàn)考勤卡丟失情況，考勤成本較高。利用企業(yè)攝像頭開發(fā)一款基于人臉識(shí)別的企業(yè)考勤系統(tǒng)，可以大大提高企業(yè)考勤效率并降低考勤成本。文章介紹了某企業(yè)“ 基于人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)”的研發(fā)過程與研究成果。

關(guān)鍵詞： 人臉識(shí)別； 數(shù)據(jù)采集； Adaboos算法； 考勤

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2017）04-53-03

Abstract： There are two kinds of traditional enterprise time and attendance system， the manual system and the timecard system. The manual system is of great workload and low efficiency， while the timecard system has the phenomenon of fake registration and loss of the card， resulting in a higher cost. Therefore the use of enterprise camera to develop a face-recognition based enterprise time and attendance system can greatly improve the efficiency of enterprise check work attendance and reduce the cost of attendance management. This paper introduces the research and development process and the research results of an enterprise's face-recognition based time and attendance system.

Key words： face recognition； data collection； Adaboos algorithm； check work attendance

0 引言

人臉圖像具有惟一性和穩(wěn)定性，因此人臉識(shí)別廣泛應(yīng)用于刑偵破案、視頻監(jiān)控、表情分析、日?？记诘葓龊希饾u成為人們工作和生活中的常用身份驗(yàn)證手段。人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于考勤系統(tǒng)，可以充分利用已經(jīng)建好的人臉數(shù)據(jù)庫資源，更直觀、方便地核查身份。本文對(duì)應(yīng)用于考勤系統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了研究。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)概述

本系統(tǒng)包含采集模塊和管理模塊兩大模塊。采集模塊主要包括視頻圖像的采集、處理、人臉檢測、人臉定位以及跟蹤；管理模塊主要包括人臉識(shí)別管理和考勤管理。系統(tǒng)架構(gòu)和工作流程如圖1所示。

系統(tǒng)分為服務(wù)器端、辦公室端和工廠端三部分。服務(wù)器端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和讀寫；辦公室端負(fù)責(zé)軟件系統(tǒng)設(shè)置、考勤人員錄入、人員人臉特征采集、考勤情況統(tǒng)計(jì)等等；工廠端為人員考勤點(diǎn)[1]。

人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的程序流程：管理員通過攝像頭將企業(yè)員工頭像錄入數(shù)據(jù)庫，員工每次考勤時(shí)將臉部對(duì)準(zhǔn)攝像頭，系統(tǒng)提取頭像，經(jīng)視頻識(shí)別模塊與數(shù)據(jù)庫中照片比對(duì)，配對(duì)成功后記一次考勤，并將考勤數(shù)據(jù)發(fā)送到考勤數(shù)據(jù)處理模塊。考勤數(shù)據(jù)模塊與企業(yè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接，將考勤與員工的工資、獎(jiǎng)金掛鉤。圖2為識(shí)別程序流程圖。

2 數(shù)據(jù)庫整體框架

本系統(tǒng)首先通過登錄模塊來確保登錄用戶具有合法性，保障了系統(tǒng)的安全。本文將用戶分為管理員和普通用戶，普通用戶可以查看員工的考勤記錄和修改自己的密碼，而管理員可以對(duì)所有窗口進(jìn)行各種管理操作，如添加、刪除、修改員工基本信息，設(shè)置權(quán)限，添加員工請(qǐng)假信息等。其中本系統(tǒng)中還有一個(gè)人臉庫，它存儲(chǔ)每一個(gè)員工人臉照片，這些照片經(jīng)過圖像預(yù)處理，分別存放在以員工名字命名的文件夾中，為人臉庫的訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)[2]。

用戶登錄窗口是整個(gè)系統(tǒng)的入口，在用戶成功登錄后就可以按照權(quán)限進(jìn)行相應(yīng)的操作。管理員權(quán)限登錄成功后可以進(jìn)行人臉檢測、人臉自動(dòng)識(shí)別、保存視頻圖像等功能，而普通用戶就沒有這個(gè)權(quán)限。普通用戶的權(quán)限是可以查詢員工的出勤信息、修改自己的密碼等功能。

用到數(shù)據(jù)庫的窗體主要有以下三個(gè)。

⑴ 員工注冊信息窗口，它用于管理員工的基本信息，包括員工信息的添加、刪除、修改和瀏覽等操作。

⑵ 員工出勤窗口，它用來記錄員工的出勤狀況如是否請(qǐng)假、遲到等，也包括對(duì)請(qǐng)假員工信息的錄入等。

⑶ 查詢窗口，它主要用來查詢員工的出勤信息，可以按多種條件進(jìn)行查詢，比如按具體的日期、是否遲到、是否請(qǐng)假、正常出勤等條件進(jìn)行查詢[3]。

3 人臉識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)

AdaBoost 算法以根據(jù)弱學(xué)習(xí)的反饋信息自適應(yīng)性的調(diào)整錯(cuò)誤率下限，這就使得該算法更容易被應(yīng)用于實(shí)際問題。同時(shí)，由于AdaBoost算法在效率上幾乎和原有的Boosting算法相差無幾，這就使得 Adaboost算法得到了極大的發(fā)展[4]。

Adaboost算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下。

⑴ 設(shè)輸入M個(gè)訓(xùn)練樣本：{（x1，y1，…，（xm，ym））}，其中Xi∈X，Yi=（+1，-1），初始化樣本權(quán)重D1（i）=1/m，i=1，…，m。

⑵ 對(duì)每次訓(xùn)練都要進(jìn)行一次操作：對(duì)弱分類器空間的每個(gè)弱分類器h進(jìn)行操作為：將樣本空間X劃分為：X1，X2，…，Xn，計(jì)算每個(gè)劃分j=1，…，N及b={+1，-1}之間的區(qū)域標(biāo)識(shí)權(quán)重。得到每個(gè)弱分類器h 在各個(gè)劃分上的輸出值為：

，計(jì)算歸一化因子：。

⑶ 從弱分類器空間中選擇出使歸一化因子Z 最小化的弱分類器h并加入到強(qiáng)分類器中，則：Zmin（Z）。

模塊的輸入為所有訓(xùn)練樣本的特征集，經(jīng)過用戶指定的迭代次數(shù)T次后，共可得到T個(gè)分類能力比較強(qiáng)的弱分類器。在每次迭代時(shí)，根據(jù)訓(xùn)練樣本的權(quán)重來訓(xùn)練弱分類器，然后根據(jù)弱分類器的判斷結(jié)果和樣本的權(quán)重分布來選擇出一個(gè)錯(cuò)誤率最小的弱分類器以作為本次迭代選出的分類能力較強(qiáng)的弱分類器 h，最后通過增大h所錯(cuò)分的樣本權(quán)重值來更新每個(gè)訓(xùn)練樣本的權(quán)值，以便在下次迭代中，使這些被錯(cuò)分的樣本得到更多的重視，經(jīng)過迭代最后共可產(chǎn)生T個(gè)弱分類器，將這些弱分類器組合后便可得到分類能力較強(qiáng)的強(qiáng)分類器[5]。

4 結(jié)論與展望

本文針對(duì)鐳射卡考勤存在的問題，運(yùn)用軟件工程的方法，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)，并將其用于廣東順德科晟電子有限公司。

本文主要是做了以下幾方面的內(nèi)容：

⑴ 介紹了人臉識(shí)別的方法原理和比較有特色的人臉識(shí)別及其算法。

⑵ 根據(jù)順德科晟電子有限公司原有考勤管理系統(tǒng)存在的問題，以及當(dāng)前認(rèn)人事考勤管理現(xiàn)狀，論證了對(duì)進(jìn)行人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的必要性和緊迫性。

⑶ 針對(duì)廣東順德科晟電子有限公司的考勤管理系統(tǒng)的現(xiàn)狀，按照軟件工程的思想完成了對(duì)人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

⑷ 設(shè)計(jì)了人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)字典。

⑸ 完成了人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的開發(fā)。

由于本人水平有限，本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開發(fā)還存在許多不周全之處，在下一步研究中還需要改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1] 齊禮成.基于人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012.

[2] 郭磊.人臉檢測技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)[D].哈爾濱理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2009.

[3] 劉明寶，姚鴻勛，高文.彩色圖像的實(shí)時(shí)人臉跟蹤方法[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，1998.21（6）.

[4] 劉兆軍，基于人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文，2010.

[5] 何東風(fēng).人臉識(shí)別的技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D].廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文，2004.