盧榮++宋權(quán)予++周春暉

摘 要：隨著高清視頻監(jiān)控的普及，一種針對(duì)視頻圖像的智能識(shí)別與檢測(cè)技術(shù)順勢(shì)而生。高校中，通過對(duì)課堂的監(jiān)控，也方便教師對(duì)課堂的掌管，尤其是統(tǒng)計(jì)出勤，通過智能的識(shí)別技術(shù)，得出考勤記錄。因此，該文設(shè)計(jì)了一種嵌入式人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)，通過特征提取人臉區(qū)域，并采用基于Adaboost算法的人臉識(shí)別技術(shù)從而驗(yàn)證了該技術(shù)的技術(shù)可行性。

關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別 考勤系統(tǒng) 特征提取 Adaboost

中圖分類號(hào)：C91 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2017）04（a）-0221-02

由于現(xiàn)代高校的教學(xué)機(jī)制環(huán)境下，高校的學(xué)生基本上學(xué)習(xí)都以自主性為主，教師無(wú)法在各個(gè)環(huán)節(jié)有效的監(jiān)管學(xué)生，并且隨著招生規(guī)模的不斷擴(kuò)大，很多大課堂的教學(xué)進(jìn)行原始的點(diǎn)名方法來進(jìn)行考勤記錄，是件非常耗費(fèi)人力和時(shí)間的事情，又由于課堂的教學(xué)時(shí)間非常有限，那么如何在不影響正常教學(xué)的情況下，進(jìn)行有效的考勤記錄是件迫切又非常有意義的一件事情。

人臉作為一種生物特征，具有永久性和唯一性等特性，是用于人的身份識(shí)別的不二選擇。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，有越來越多的人進(jìn)入到人臉識(shí)別與檢測(cè)的研究當(dāng)中，而目前針對(duì)人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)也已經(jīng)逐步形成雛形，且廣泛的應(yīng)用到了各行各業(yè)和各個(gè)領(lǐng)域。但是目前市面上的人臉識(shí)別系統(tǒng)和設(shè)備并不完善，性能也有所欠缺。為此，急需于設(shè)計(jì)出一套具有較高和安全性的檢測(cè)算法應(yīng)用于人臉檢測(cè)和識(shí)別的系統(tǒng)設(shè)計(jì)當(dāng)中來。

1 人臉識(shí)別技術(shù)

人臉識(shí)別技術(shù)主要依靠通過攝像機(jī)等圖像采集設(shè)備所采集到的圖像信息通過數(shù)據(jù)分析和處理，分割人臉的區(qū)域，辨別所識(shí)別到的人臉的特征，并和原有的人臉資源庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，得出最終識(shí)別結(jié)果，而辨識(shí)人臉的技術(shù)，主要依靠著人臉的特征匹配來進(jìn)行，因?yàn)槊總€(gè)人的人臉外觀都是不同的，受到了人的長(zhǎng)相、五官位置、姿態(tài)、表情、飾物、光照等影響。

1.1 人臉識(shí)別算法

有關(guān)人臉檢測(cè)的算法較多，而近些年較為成功和采用最多的算法是基于Haar-like特征的Adaboost算法。Haar-like特征是指Haar-like矩陣特征在視頻圖像中的不同區(qū)域去進(jìn)行匹配找出人臉的位置，Adaboost算法則是用來訓(xùn)練分類器，并同時(shí)進(jìn)行特征選擇和訓(xùn)練分類器。

圖1為Adaboost算法進(jìn)行人臉檢測(cè)的流程圖。

Adaboost算法的速度非常快，因此稱為第一個(gè)實(shí)時(shí)的人臉檢測(cè)算法，算法對(duì)人臉檢測(cè)的飛速發(fā)展貢獻(xiàn)是巨大的，算法的大致步驟為先給定訓(xùn)練樣本，初始化樣本權(quán)重；再將訓(xùn)練弱分類器，更新樣本權(quán)重，重復(fù)訓(xùn)練；最后將訓(xùn)練所得的強(qiáng)分類器進(jìn)行級(jí)聯(lián)形成最后的人臉檢測(cè)分類器。

1.2 人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

圖2為人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的功能模塊設(shè)計(jì)圖。人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)主要有3個(gè)功能模塊，先是對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別后，并交付學(xué)生考勤模塊進(jìn)行辨識(shí)，最后通過考勤管理模塊對(duì)學(xué)生的出勤進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和生成報(bào)告。

人臉的特征識(shí)別可以包括人的雙眼、臉部的顎骨、眉宇間距、下顎等基本特征來進(jìn)行辨識(shí)，通過識(shí)別出的人臉和班級(jí)人員系統(tǒng)進(jìn)行登記，找出缺勤學(xué)生名單。系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)可以用常用的B/S瀏覽器服務(wù)器的模式結(jié)構(gòu)，教師和學(xué)生可通過聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)瀏覽器登錄學(xué)校的考勤系統(tǒng)，查出課堂的考勤信息。

2 結(jié)語(yǔ)

該文的B/S構(gòu)架的學(xué)生人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)，通過人臉識(shí)別與檢測(cè)的最優(yōu)算法設(shè)計(jì)，用軟件的方法實(shí)現(xiàn)，可以提高課堂中教師的教學(xué)質(zhì)量，有助于教師對(duì)課堂紀(jì)律的管控，能夠提高考勤效率，預(yù)防冒名頂替，降低教師負(fù)擔(dān)，改善學(xué)校學(xué)風(fēng)，并節(jié)約了點(diǎn)名考勤的時(shí)間，高效準(zhǔn)確的得出考勤結(jié)果，有利于推進(jìn)我校建設(shè)智慧課室和實(shí)現(xiàn)考勤自動(dòng)化。

參考文獻(xiàn)

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The Research and Application of Student Attendance System Based on Adaboost Algorithm of Face Detection

Lu Rong Song Quanyu Zhou Chunhui

（Guangdong University of Science&Technology，Dongguan Guangdong，523083，China）

Abstract：With the popularity of high definition video monitoring，a video image intelligent recognition and detection technology conveniently.Colleges and universities，by monitoring the class，also convenient teacher in charge of class，especially the attendance statistics，through the intelligent recognition technology，it is concluded that the attendance record.Therefore，this paper designs an embedded face recognition system of check on work attendance， through feature extraction face region，and the face recognition technique based on Adaboost to verify the technical feasibility of the technology.

Key Words：Face recognition；System of check on work attendance；Feature extraction；Adaboost