何玲

【摘? 要】在人工智能廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的21世紀(jì)，越來(lái)越多的人從人工智能中受益，其中就包括人臉識(shí)別技術(shù)。伴隨著大數(shù)據(jù)共享時(shí)代的到來(lái)，人臉識(shí)別將在這一新時(shí)代技術(shù)革命中發(fā)揮重要作用。臉部識(shí)別又稱(chēng)面部識(shí)別，是近年來(lái)發(fā)展迅速的一種生物識(shí)別技術(shù)，它以人的面部特征為基礎(chǔ)。如今，這一技術(shù)需求正加速釋放。在公司考勤、銀行服務(wù)、海關(guān)檢查等行業(yè)中，不斷開(kāi)發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景并得到廣泛應(yīng)用。

【Abstract】In the 21st Century when artificial intelligence is widely used in various fields， more and more people benefit from artificial intelligence， including face recognition technology. With the advent of the era of big data sharing， face recognition will play an important role in this new era of technological revolution. Face recognition， also known as face recognition， is a rapidly developing biometric technology based on human facial features in recent years. It's based on a person's facial features. Now demand for this technology is accelerating. In the company attendance， banking services， customs inspection and other industries， the development of application scenarios and widely used.

【關(guān)鍵詞】人臉識(shí)別;高校;考勤系統(tǒng)

【Keywords】face recognition; university; attendance checking system

【中圖分類(lèi)號(hào)】TP391.4;TP311.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號(hào)】1673-1069（2020）12-0086-02

1 基于人臉識(shí)別的高?？记谙到y(tǒng)的現(xiàn)狀

雖然隨著信息化2.0的推進(jìn)，越來(lái)越多的高校將傳統(tǒng)的人工、校園一卡通刷卡的教室考勤方式，逐步改成了各種信息化平臺(tái)手機(jī)APP，但這些方法過(guò)于依賴(lài)手機(jī)，對(duì)于公共大課的考勤，還是給想曠課的學(xué)生制造了作弊的機(jī)會(huì)。也有一些高校為了防止學(xué)生曠課利用指紋打卡現(xiàn)場(chǎng)考勤，但遇到2020年這種疫情的情況，指紋考勤是萬(wàn)萬(wàn)不可取的。所以，高校課堂考勤系統(tǒng)的人臉識(shí)別將在一定程度上解決這些弊端。借助于現(xiàn)代信息技術(shù)，人臉識(shí)別技術(shù)作為一種手段，任課教師通過(guò)隨用上課電腦隨時(shí)隨地了解學(xué)生的出勤情況。

高?？记谙到y(tǒng)以人臉識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)，分為人臉數(shù)據(jù)采集、身份識(shí)別和數(shù)據(jù)記錄三部分。臉部數(shù)據(jù)采集的前提是臉部識(shí)別，即在獲取了臉部數(shù)據(jù)之后，識(shí)別出圖像中的人臉部分，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。人臉識(shí)別是一項(xiàng)涉及圖形構(gòu)造、計(jì)算機(jī)圖像處理、人體生理學(xué)、模式識(shí)別和認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域與技術(shù)的綜合技術(shù)，是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。本系統(tǒng)的難點(diǎn)在于人臉信息采集的準(zhǔn)確性和身份識(shí)別的可靠性。臉部對(duì)比是一種比較常用的方法，通過(guò)在臉部庫(kù)中對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行目標(biāo)搜索，從而獲得對(duì)比結(jié)果。其關(guān)鍵在于采用合適的面部表征模式與匹配方法，使系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與面部表征特征緊密相關(guān)。本系統(tǒng)采用基于BSD許可的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV和GPLv3許可的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)dlib，通過(guò)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)人臉的探測(cè)和身份識(shí)別。

2 基于人臉識(shí)別技術(shù)的學(xué)校教學(xué)考勤系統(tǒng)的框架

以臉部識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)的學(xué)校考勤系統(tǒng)是一種嵌入式系統(tǒng)，它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)主要分為硬件和軟件兩大部分，硬件主要包括可編程邏輯器、存儲(chǔ)器、嵌入式微處理器、接口插件和外部擴(kuò)展設(shè)備;軟件主要包括應(yīng)用程序和操作系統(tǒng)兩大部分。本系統(tǒng)主要包括人臉采集、人臉圖像定位檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉特征提取、人臉圖像檢查和身份驗(yàn)證六個(gè)步驟。針對(duì)人臉圖像的采集，首先要求學(xué)生站在系統(tǒng)攝像機(jī)前對(duì)人臉圖像進(jìn)行采集，并將采集到的人臉圖像存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中;在人臉定位檢測(cè)時(shí)，需要根據(jù)靜態(tài)圖像中人臉的存在與否作出相應(yīng)的判斷，在靜態(tài)圖像中對(duì)人臉進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)給出人臉圖像所具有的坐標(biāo)位置和面積大小，并通過(guò)跟蹤技術(shù)實(shí)時(shí)輸出人臉的位置和面積等信息。提出了一種基于圖像中值濾波、邊緣提取、二值化、灰度變化、邊緣檢測(cè)、灰度處理、圖像光線(xiàn)補(bǔ)償和圖像二值化的人臉圖像預(yù)處理方法，即中值濾波、邊緣提取、灰度處理、圖像光線(xiàn)補(bǔ)償和圖像二值化，并將其應(yīng)用于人臉圖像的預(yù)處理。當(dāng)人臉特征點(diǎn)被提取時(shí)，為了確定特征點(diǎn)是否具有顯著性，需要對(duì)圖像中的人臉特征進(jìn)行檢測(cè)和標(biāo)定，從而確定特征點(diǎn)所在的坐標(biāo)位置。當(dāng)對(duì)人臉圖像進(jìn)行對(duì)比分析時(shí)，通過(guò)計(jì)算檢測(cè)出的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的人臉圖像之間的相似度并進(jìn)行排序，確定所檢測(cè)出的人臉圖像的身份信息。當(dāng)人臉圖像的身份信息得到確認(rèn)后，系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的人臉圖像都具有相應(yīng)的身份信息，系統(tǒng)只需要對(duì)檢測(cè)到的人臉圖像進(jìn)行對(duì)比，找到數(shù)據(jù)庫(kù)中的原型圖像，就可以判斷出人臉圖像的身份信息。

3 基于人臉識(shí)別高?？记谙到y(tǒng)的分析

該系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)兩個(gè)功能：人臉識(shí)別和考勤管理。臉部識(shí)別包括臉部檢測(cè)、特征提取和分類(lèi)比較。臉部檢測(cè)是通過(guò)攝像機(jī)對(duì)臉部進(jìn)行檢測(cè)并捕獲圖像，臉部特征提取是在臉部檢測(cè)的基礎(chǔ)上，通過(guò)特征系數(shù)的提取完成臉部識(shí)別，臉部比對(duì)是在臉部檢測(cè)和特征提取的基礎(chǔ)上，通過(guò)與庫(kù)里人像進(jìn)行比對(duì)完成臉部識(shí)別。出勤管理模塊主要包括系統(tǒng)登錄模塊，由于系統(tǒng)登錄的主要對(duì)象是學(xué)生、輔導(dǎo)員、教師等，因此需要對(duì)教師、學(xué)生、教務(wù)員的信息進(jìn)行管理，最后的出勤查詢(xún)模塊通過(guò)查詢(xún)相關(guān)的出勤信息，為教學(xué)管理和學(xué)生評(píng)價(jià)提供合理、準(zhǔn)確的參考。

3.1 人臉識(shí)別技術(shù)原理分析

人臉識(shí)別是一項(xiàng)生物鑒定技術(shù)。與其他識(shí)別技術(shù)相比，人臉識(shí)別技術(shù)具有應(yīng)用廣泛、誤警率低、方便快捷、性能穩(wěn)定、直觀易操作等優(yōu)點(diǎn)。人臉的圖像信息由攝像機(jī)等設(shè)備采集和處理?；讷@得的圖像信息，人臉檢測(cè)和定位，確定每個(gè)人臉的位置和大小，確定每個(gè)人臉器官的關(guān)鍵點(diǎn)信息。緊接著要確定人臉圖像是否存在，如果存在，則利用該算法分析人臉，提取人臉特征信息;臉部識(shí)別是通過(guò)比較臉部圖像信息與已知臉部信息，來(lái)識(shí)別每個(gè)臉部。

3.2 考勤系統(tǒng)分析

首先，需要對(duì)系統(tǒng)的可靠性進(jìn)行分析，可靠要求是指系統(tǒng)在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行時(shí)，很少發(fā)生故障，如果發(fā)生故障，要求在短時(shí)間內(nèi)恢復(fù)正常，非正式操作不會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。為提高考勤效率，要求考勤系統(tǒng)在發(fā)生故障時(shí)能夠迅速進(jìn)行維修，以免延誤正?？记?對(duì)于異?？记?，要能夠顯示報(bào)警信息，不能破壞原始信息。其次，要分析人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的工作效率。一般情況下，系統(tǒng)的工作效率主要是取決于正確識(shí)別率和識(shí)別效率。正確率超過(guò)93%才有識(shí)別意義，正確率太低無(wú)法維持出勤;系統(tǒng)識(shí)別效率的判斷標(biāo)準(zhǔn)是個(gè)人識(shí)別時(shí)間;一個(gè)班一般有三四十人，每個(gè)人都必須通過(guò)考勤系統(tǒng)才能進(jìn)入教室。試驗(yàn)結(jié)束10min后，即系統(tǒng)需要在10min內(nèi)對(duì)30個(gè)人進(jìn)行識(shí)別，從理論上講，10s可以對(duì)一個(gè)人進(jìn)行識(shí)別，但實(shí)際上，為了提高效率，識(shí)別一個(gè)人的臉?biāo)玫臅r(shí)間并不多。

4 基于人臉識(shí)別高校考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

4.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)思路

根據(jù)以上的分析，本文從硬件和軟件兩個(gè)方面設(shè)計(jì)系統(tǒng)，分析系統(tǒng)的主要技術(shù)支持。為滿(mǎn)足不同功能的需要，人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)在硬件上應(yīng)包括3個(gè)主要部分：首先，擁有人臉采集設(shè)備，必須配備紅外探頭和攝像頭可以獲取人臉圖像;其次，考勤系統(tǒng)應(yīng)配置可上網(wǎng)顯示屏，實(shí)現(xiàn)人臉圖像的處理、識(shí)別和考勤信息管理等功能;最后，考勤系統(tǒng)服務(wù)器可配置數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，安全性高。臉部采集器是臉部識(shí)別考勤系統(tǒng)的重要組成部分，它需要配備能傳送數(shù)據(jù)的攝像機(jī)。注冊(cè)學(xué)生時(shí)，應(yīng)將其注冊(cè)信息寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù);對(duì)于簽到者，可將其與數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板進(jìn)行比較，以確定照片中的是班級(jí)成員還是本人;如果確認(rèn)正確，則顯示簽到成功，并提示失敗信息。

4.2 系統(tǒng)功能模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)

①體系結(jié)構(gòu)模塊：根據(jù)需求分析，各系統(tǒng)的簽到次數(shù)、簽到級(jí)別各不相同，為保證信息安全，系統(tǒng)應(yīng)具有移植性。該方法要求系統(tǒng)具有復(fù)位功能，可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行復(fù)位，銷(xiāo)毀數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有記錄，并將數(shù)據(jù)庫(kù)恢復(fù)為干凈的節(jié)點(diǎn)。所以，當(dāng)點(diǎn)擊重新設(shè)置系統(tǒng)時(shí)，必須檢查管理員的信息，防止非管理員損壞數(shù)據(jù)。

②臉部圖像信息采集模塊：學(xué)生注冊(cè)成功后，還需要在客戶(hù)端上傳照片和圖片信息。采用生物檢測(cè)算法獲取圖像，在進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)，將圖像壓縮成幾十kb后發(fā)送給服務(wù)器。如不能偵測(cè)到學(xué)生臉部，則報(bào)名失敗，臉部資訊會(huì)重拍。

③臉部信息識(shí)別模塊：老師在課堂上分配出勤任務(wù)，學(xué)生登入臉部后，在指定的時(shí)間、地點(diǎn)上傳自己的照片，然后上傳自己的照片信息，此時(shí)系統(tǒng)進(jìn)行臉部識(shí)別，即臉部圖像匹配的過(guò)程，系統(tǒng)提取臉部特征，并逐個(gè)比較對(duì)應(yīng)的多張照片信息，登記臉部庫(kù)。成功匹配后，手機(jī)客戶(hù)端顯示簽到成功，否則顯示錯(cuò)誤提示，即簽到失敗。

【參考文獻(xiàn)】

【1】吳天昊，趙健麟，周劍秋.基于人臉識(shí)別的學(xué)生考勤系統(tǒng)[J].機(jī)電產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與創(chuàng)新，2016，29（06）：44-46.