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        人臉識別與高校學生考勤系統(tǒng)

        2022-02-16 12:13:08李春梅陳靜雪
        科技視界 2022年28期
        關(guān)鍵詞:課表考勤人臉識別

        李春梅 張 揚 陳靜雪 楊 琪

        (安徽新華學院大數(shù)據(jù)與人工智能學院,安徽 合肥 230088)

        0 引言

        目前高校學生考勤是高校日常管理中的一項重要工作,大部分高校采用人工點名,以考勤登記表形式記錄考勤信息,這樣不僅耗時耗力、容易出錯,而且效率低、資源浪費嚴重。因此,需設(shè)計一個高校學生考勤管理系統(tǒng),使得考勤管理更加方便、高效。

        人臉識別是近幾年深度學習的典型代表,系統(tǒng)通過采集人臉信息、對圖片進行處理、檢測、識別等過程,利用TensorFlow平臺[1],應用MTCNN等技術(shù)進行人臉檢測、模型訓練,進而進行人臉識別,據(jù)此設(shè)計并實現(xiàn)了基于人臉識別的考勤系統(tǒng)。

        1 項目原理

        1.1 人臉識別基本原理

        人臉識別技術(shù)簡而言之是將攝像頭識別到的人臉與系統(tǒng)預先錄入的人臉進行特征判斷,多方位多角度匹配特征最符合的一個。其中人臉檢測是人臉識別的重要環(huán)節(jié),人臉檢測將人臉的特征與人臉圖像進行各個區(qū)域的特征進行對比,相似度達到一定的閾值則判斷為人臉。如圖1所示,人臉識別主要分為三個流程:人臉檢測(Face Detection)、人臉對齊(Face Alignment)以及人臉特征表征(Feature Representation)[2]。

        圖1 人臉識別算法

        1.2 MTCNN

        MTCNN算法是一種基于深度學習的人臉檢測和人臉對齊方法,它可以同時完成人臉檢測和人臉對齊的任務,相比于傳統(tǒng)的算法,它的性能更好,檢測速度更快。MTCNN算法包含三個子網(wǎng)絡:Proposal Network(PNet)、Refine Network(R-Net)、Output Network(O-Net),這三個網(wǎng)絡對人臉的處理依次從粗到細[3]。

        2 系統(tǒng)功能分析

        本考勤系統(tǒng)主要用于課堂學生考勤,具備無感知、主動式、高準確率等特點,集人臉采集、人臉考勤、數(shù)據(jù)統(tǒng)計于一體,有效地解決了打卡慢、代打卡、資源浪費等問題。

        只需在教室中安裝人臉識別攝像機,利用精準的人臉識別算法,即可主動識別學生的面部信息,確認是本班級學生后完成該學生的考勤簽到。結(jié)合課表以及上課時間,實時監(jiān)測學生的簽到、簽退、缺勤、早退等情況,自動生成考勤報表。

        本考勤系統(tǒng)可分為樣本庫管理、課表管理、課堂考勤以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計共四大模塊。

        2.1 樣本庫管理

        本模塊主要包括學生人臉樣本采樣以及樣本審核等功能。除了支持學生自主錄入個人樣本的功能之外,還提供了批量導入功能,可以按照院系、專業(yè)、班級等批量導入單獨采集的學生人臉樣本數(shù)據(jù)以及圖片信息。

        2.2 課表管理

        本模塊主要功能是維護課表,包括每周的課程安排、上課的時間段等。可以按照校區(qū)、學年、學期、院系、專業(yè)、班級等類別分別設(shè)置其相對用的課表內(nèi)容。

        2.3 課堂考勤

        根據(jù)已經(jīng)制定的課表,在上課時針對教室內(nèi)的學生分時、分區(qū)域的進行人臉抓拍,自動識別在堂學生,課后進行統(tǒng)計上課人數(shù)、缺勤、出勤、事假人數(shù),并保存圖片用于課后調(diào)取查詢、比對、糾正等。

        2.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        統(tǒng)計班級出勤人數(shù)、缺勤人數(shù)、遲到人數(shù)、請假人數(shù)等。支持按照年級、班級、學生、考勤模式等考勤結(jié)果分類對比和排行,支持按權(quán)限、時間、教室、班級、授課教師、學期、學年、班級、學生、考勤模式查詢考勤結(jié)果,并支持分類批量報表導出功能。

        3 人臉識別系統(tǒng)的實現(xiàn)

        人臉識別是本系統(tǒng)的重中之重,是最主要的功能。系統(tǒng)中關(guān)于人臉識別主要分為兩大部分:

        3.1 創(chuàng)建樣本數(shù)據(jù)集

        3.1.1 前期準備

        由學生主動提交或者是統(tǒng)一采集學生的人臉圖片,每位學生分別從不同角度、不同姿勢下進行采集。共分為5種姿勢下的4種不同角度采集20張圖片。同時將學生信息及其臉部圖像以及圖像的特征值存儲到本地,如圖2所示。

        圖2 人臉采集界面

        3.1.2 人臉識別

        利用MTCNN識別其中的人臉,并且將識別出的結(jié)果存放于對應的文件夾中。

        3.2 完成人臉識別

        3.2.1 加載樣本數(shù)據(jù)

        3.2.2 打開待檢測圖像,識別出人臉

        3.2.3 和樣本的embedding進行比較

        4 結(jié)語

        本文利用TensorFlow2.6平臺實現(xiàn)了基于人臉識別的大學課堂考勤系統(tǒng),經(jīng)過測試,該系統(tǒng)實現(xiàn)了通過識別學生人臉從而完成了學生的課堂簽到功能,省去了教師點名的時間,同時也方便了學生,提高了教師的課堂管理效率,解決了學生被動式考勤帶來的代考、代到、漏考、誤考、效率低等問題。雖然目前所做的功能還比較簡單,比較少,可能還存在些疏漏之處,但總體來說,達到了預期的目標,也為課堂考勤提供了一條新思路。

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