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        基于數(shù)字圖像處理的課堂考勤系統(tǒng)研究

        2019-03-30 03:49:19徐光明翟鋒霖
        關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像處理人臉識(shí)別深度學(xué)習(xí)

        徐光明 翟鋒霖

        摘要:高校課堂考勤一直是學(xué)生管理的難題。本文提出了基于校園無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的B/S模式,手機(jī)拍照上傳考勤照片,請(qǐng)假資料,并選擇請(qǐng)假理由等,利用數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行圖像分析,人臉檢測(cè)識(shí)別,自動(dòng)進(jìn)行考勤的系統(tǒng)架構(gòu),通過(guò)局域限制訪問(wèn),一定程度保證個(gè)人生物信息安全,代考勤,網(wǎng)絡(luò)通信不暢等問(wèn)題,改善了高校自動(dòng)考勤的難題。

        關(guān)鍵詞:考勤;數(shù)字圖像處理;B/S;人臉識(shí)別;Python;深度學(xué)習(xí)

        中圖分類(lèi)號(hào):TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2019)12-0141-02

        0 引言

        高等學(xué)??记谝恢笔菍W(xué)生管理,教學(xué)質(zhì)量保證的主要工作之一。雖然有各種規(guī)定,但是仍有同學(xué)故意缺勤。考勤也成為任課教師的重要任務(wù)。隨著計(jì)算機(jī)相關(guān)硬件和軟件技術(shù)的發(fā)展,智慧校園建設(shè)在高校中已經(jīng)展開(kāi)建設(shè)。課堂考勤作為智慧校園的一部分,利用人工智能,互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)無(wú)感考勤,可以提高管理水平,促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量提高,讓教師專(zhuān)注教學(xué),又可以各部門(mén)及時(shí)掌控學(xué)生出勤情況,做出管理制度調(diào)整,進(jìn)行公平公正的全面考核。

        1 高校課堂考勤管理的現(xiàn)狀與分析

        學(xué)生考勤制約著高校學(xué)風(fēng)建設(shè)的健康發(fā)展,是保障高校正常教學(xué)秩序的重要舉措,也是體現(xiàn)學(xué)生個(gè)體的組織性和紀(jì)律性,彰顯學(xué)校學(xué)風(fēng)、校風(fēng)的一面旗幟。

        1.1 研究現(xiàn)狀

        文獻(xiàn)[1]使用企業(yè)微信,利用第三方應(yīng)用進(jìn)行考勤,需要導(dǎo)入學(xué)生基本信息,設(shè)置詳細(xì)參數(shù)。另外,該微信考勤方式對(duì)手機(jī)定位準(zhǔn)確度及網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度有較大依賴(lài)性,人數(shù)超過(guò)適用范圍,需要不菲的費(fèi)用,并且材料保存在第三方,安全性方面需要考慮。文獻(xiàn)[2]設(shè)計(jì)移動(dòng)應(yīng)用軟件(APP)讓學(xué)生安裝,實(shí)現(xiàn)考勤打卡,請(qǐng)假,信息推送服務(wù),可以實(shí)現(xiàn)時(shí)時(shí)考勤,但是必須針對(duì)不同系統(tǒng)進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)及維護(hù),每位同學(xué)安裝APP,存在限制和代考勤。也有課前大合影課后大合影方式考勤,雖然可以解決考勤問(wèn)題,也帶來(lái)各類(lèi)不便,如文獻(xiàn)[3][4]。

        1.2 目前考勤方式及產(chǎn)品

        目前市場(chǎng)上考勤設(shè)備有指紋,專(zhuān)用人臉識(shí)別考勤系統(tǒng),手機(jī)app考勤等,雖具有強(qiáng)大功能,但存在購(gòu)買(mǎi)設(shè)備及維護(hù)費(fèi)用高,無(wú)法考勤(如指紋損壞,手機(jī)信號(hào)不好等)等現(xiàn)象。

        1.3 B/S模式應(yīng)用分析

        B/S模式是一種輕客戶端的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式??记谙到y(tǒng)把學(xué)生考勤圖像信息采集,個(gè)人請(qǐng)假證明采集在客戶端進(jìn)行,人臉檢測(cè)和識(shí)別,考情記錄等大量的數(shù)據(jù)處理在服務(wù)器端進(jìn)行,可以在保護(hù)數(shù)據(jù)安全的情況下,進(jìn)行及時(shí)的數(shù)據(jù)處理,完成考勤信息登記和公布,是一種較APP,指紋打卡,人臉識(shí)別專(zhuān)用設(shè)備更方便,經(jīng)濟(jì)的考勤方式。

        1.4 安全性

        隨著4G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及,5G技術(shù)的推廣,數(shù)據(jù)安全備受關(guān)注。并且個(gè)人生物信息采集是目前非常敏感的隱私安全保護(hù)內(nèi)容。應(yīng)避免個(gè)人信息過(guò)度采集。針對(duì)學(xué)校考情系統(tǒng)信息使用應(yīng)該制定相應(yīng)的保護(hù)使用條例,規(guī)范數(shù)據(jù)采集使用。使用學(xué)校覆蓋的無(wú)線局域網(wǎng),可以限定用戶訪問(wèn)地址,防止校外虛假考勤。保護(hù)學(xué)生圖片數(shù)據(jù)和個(gè)人信息數(shù)據(jù)安全。

        1.5 可行性

        目前智能機(jī)普及率幾乎是百分百。學(xué)校無(wú)線網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)覆蓋所有區(qū)域?yàn)榭记谙到y(tǒng)提供了硬件和網(wǎng)絡(luò)通信支持。

        手機(jī)掃碼登錄網(wǎng)站進(jìn)行拍照,上傳請(qǐng)假證明,只需要學(xué)校配置服務(wù)器,設(shè)計(jì)考勤系統(tǒng),減少了購(gòu)買(mǎi)考勤硬件,硬件設(shè)備維護(hù)等費(fèi)用。降低了考勤系統(tǒng)開(kāi)發(fā)成本。并且可以作為自動(dòng)化辦公系統(tǒng)的擴(kuò)展功能,實(shí)現(xiàn)考勤數(shù)據(jù)匯總公布預(yù)警的功能擴(kuò)展。作為智慧校園建設(shè)的一部分,為學(xué)校智慧校園建設(shè)服務(wù)。

        2 考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2.1 功能模塊設(shè)計(jì)

        根據(jù)系統(tǒng)功能,考勤系統(tǒng)劃分為:管理模塊包括系統(tǒng)管理員模塊和教師端管理模塊,實(shí)現(xiàn)考勤基本資料導(dǎo)入,瀏覽考勤信息,動(dòng)態(tài)二維碼生成,管理員管理等功能;學(xué)生考勤信息登記模塊包括人臉拍照,請(qǐng)假事由選擇和請(qǐng)假材料拍照;人臉檢測(cè)和識(shí)別模塊包括人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別,實(shí)現(xiàn)學(xué)生信息人臉信息處理;場(chǎng)景識(shí)別模塊實(shí)現(xiàn)學(xué)生自拍照?qǐng)鼍白R(shí)別,實(shí)現(xiàn)偽造考勤控制;考勤登記管理模塊包括全勤登記,請(qǐng)假登記,實(shí)現(xiàn)登記人臉識(shí)別結(jié)果和請(qǐng)假材料登記功能。具體設(shè)計(jì)如圖1所示。

        2.2 學(xué)生圖像數(shù)據(jù)獲取

        由于學(xué)生上課地點(diǎn)固定,人數(shù)固定,因此采集學(xué)生人臉生物信息進(jìn)行訓(xùn)練只需要在第一次上課時(shí),由學(xué)生連接學(xué)校無(wú)線網(wǎng)絡(luò)掃碼登錄考勤網(wǎng)站,手機(jī)拍攝有正面,轉(zhuǎn)頭,抬頭,低頭等視頻,錄入個(gè)人學(xué)號(hào)姓名信息與教師導(dǎo)入的信息進(jìn)行匹配,訓(xùn)練后記錄驗(yàn)證碼,刪除個(gè)人驗(yàn)證視頻信息(保證信息安全)即可。

        2.3 教室場(chǎng)景采集和訓(xùn)練

        由于學(xué)校教室類(lèi)型多有:階梯教室,多媒體教室,語(yǔ)音室,口語(yǔ)室,繪畫(huà)室,計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室。類(lèi)型多樣,需要管理部門(mén)提前獲取教室類(lèi)型視頻資料,進(jìn)行訓(xùn)練,以便在學(xué)生自拍圖片中匹配教室。防止偽造考勤的情況出現(xiàn)。

        2.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

        本文使用Python,TensorFlow,dlib進(jìn)行建模,訓(xùn)練,檢測(cè),信息記錄。使用HTML5,Node.js實(shí)現(xiàn)視頻和圖像拍攝并上傳保存到指定位置。數(shù)據(jù)管理使用MySQL。大部分采用開(kāi)源,免費(fèi)資源實(shí)現(xiàn),最大限度降低系統(tǒng)建設(shè)費(fèi)用。

        系統(tǒng)需要主要解決的問(wèn)題有:

        (1)用戶端調(diào)用設(shè)備攝像頭實(shí)現(xiàn)拍照;(2)調(diào)用用戶端攝像頭拍攝低分辨率(112*112),低幀頻(12-15幀/秒)視頻;(3)用戶瀏覽器訪問(wèn)系統(tǒng)影響;(4)圖片,視頻傳輸服務(wù)器技術(shù);(5)人臉檢測(cè)和識(shí)別訓(xùn)練模型搭建技術(shù)。

        系統(tǒng)用戶運(yùn)行環(huán)境多種多樣,雖然使用B/S模式開(kāi)發(fā),但是還需要限定用戶使用瀏覽器,目前支持Chrome核心的瀏覽器,可以保障系統(tǒng)安全流暢運(yùn)行。

        3 結(jié)語(yǔ)

        高效考勤是保證教學(xué)質(zhì)量的重要手段,但是不是唯一手段,還需要提高教學(xué)質(zhì)量,調(diào)整教學(xué)內(nèi)容,用專(zhuān)業(yè)知識(shí)吸引學(xué)生,提高全勤率。考勤系統(tǒng)只是一種手段。在降低教師考勤任務(wù)強(qiáng)度的同時(shí),為學(xué)校智慧校園建設(shè)服務(wù)。高校考勤系統(tǒng)一直是學(xué)校教學(xué)管理的重點(diǎn)工作,隨著新技術(shù)的出現(xiàn),考勤系統(tǒng)會(huì)更智能化,人性化,為高校管理工作帶了便利。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 李湘勤,黃晨華,門(mén)戈陽(yáng).微信考勤管理系統(tǒng)在高校課堂中的應(yīng)用——以韶關(guān)學(xué)院為例[J].教育教學(xué)論壇,2018(17):8-11.

        [2] 向小瓊,李敏,劉景明,等.高校課堂考勤與手機(jī)使用限制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].電子技術(shù)與軟件工程,2018(07):52.

        [3] 吳美香,鄧園園,裴楓華,等.基于人臉識(shí)別的移動(dòng)課堂考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].軟件,2018,39(01):5-8.

        [4] 代闖.基于人臉識(shí)別的高校學(xué)生考勤管理系統(tǒng)[J].自動(dòng)化與儀器儀表,2019(09):198-201.

        Study on Class Attendance System based with Digital Image Processing

        XU Guang-ming,zhai feng-lin

        (Guangdong Peizheng College, Guangzhou? Guangdong? 510830)

        Abstract:College classroom attendance management has always been a difficult problem.Based on campus wireless network,this paper proposed attendance system with a B/S model,students take and upload attendance photos and with mobile phone,absence permission,and meantime select the leave options and so on.The system analyse images with digital image processing technology,detect and recognize the face,and? finally record the attendance information automatically. By restricting access,the security of personal biological information can be guaranteed to some extent, and solve the problems of attendance checking and network communication.

        Key words:checking;digital image processing;B/S;face recognition;Python;deep learning

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