CN104036557B - 基于b/s架构的分布式人脸识别考勤系统及其考勤方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于B/S架构的分布式人脸识别考勤系统，包括图像采集模块、图像处理模块和人脸识别模块，其特征在于所述图像采集模块根据用户在浏览器中的申请考勤操作对待考勤用户进行摄像，所述图像处理模块根据图像采集模块采集的用户图像，撷取出人脸部位后向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求；所述人脸识别模块对接收的人脸部位图像进行识别判断用户身份，并将识别结果返回给客户端浏览器。该系统采用分布式，省去了考勤终端机，节约成本，避免高峰考勤时的拥塞；该系统采用人脸识别的考勤方式，解决了代打卡、代考勤现象，解决了考勤准确性、公正性的问题。

Description

基于B/S架构的分布式人脸识别考勤系统及其考勤方法

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，具体涉及一种基于B/S架构的分布式人脸识别考勤系统及其考勤方法。

背景技术

随着信息技术的发展，单位考勤的方式也在不断变化，目前很多企事业单位使用刷卡考勤或指纹识别来考勤。刷卡考勤是利用员工的个人信息卡来识别个人身份，指纹识别是依靠人体的指纹特征来进行身份验证的技术，通过人体手指内侧表面纹路的唯一性来识别个人身份，是生物识别技术的一种。这两类方式的考勤容易产生很多问题。对于刷卡机考勤，每一个员工必须配有唯一的个人信息卡，通过信息卡识别员工身份，成本较高；存在信息卡丢失现象，安全性不高；存在代打卡现象，无法正确确认员工考勤，准确性、公正性不高；必须在特定位置刷卡考勤，容易在上下班高峰时期出现考勤拥堵现象。对于指纹识别考勤，由于其接触式的考勤方式，用户体验不佳，设备维护成本较高；且考勤设备成本较高，一般单位配备数量较少，也容易造成上下班高峰的时候拥挤和延迟。本发明因此而来。

发明内容

为解决目前各个考勤系统存在的弊端，使用一种分布式的人脸识别考勤系统。该系统采用分布式，省去了考勤终端机，节约成本，避免高峰考勤时的拥塞；该系统采用人脸识别的考勤方式，解决了代打卡、代考勤现象，解决了考勤准确性、公正性的问题。人脸识别的非接触性，节约了系统的维护成本，提高了考勤的效率以及用户体验。有一定的商业价值。

为了解决现有技术中的这些问题，本发明提供的技术方案是：

一种基于B/S架构的分布式人脸识别考勤系统，包括图像采集模块、图像处理模块和人脸识别模块，其特征在于所述图像采集模块根据用户在浏览器中的申请考勤操作对待考勤用户进行摄像，所述图像处理模块根据图像采集模块采集的用户图像，撷取出人脸部位后向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求；所述人脸识别模块对接收的人脸部位图像进行识别判断用户身份，并将识别结果返回给客户端浏览器。

优选的，所述系统还包括设置在图像采集模块前端的用户登录模块，所述服务器端还设置有身份认证模块，所述用户登录模块用于提供用户输入登录信息，并向身份认证模块传输递交登录请求；所述身份认证模块根据接收的登录请求对用户的登录信息进行身份验证，判断请求登录的用户是否为合法用户，并将用户验证的结果传输给相应客户端提示待登录的用户。

优选的，所述用户登录模块与图像采集模块间设置用户属性判断模块；当用户通过用户登录模块成功登录后，所述用户属性判断模块判断用户的身份类别根据用户的身份类别进入员工页面或管理员页面；用户通过员工页面进入图像采集模块进行考勤。

优选的，所述系统还包括用户注册模块，所述用户注册模块根据新用户递交的注册信息向服务器发送注册请求，服务器端身份认证模块对注册信息进行核实，并向客户端返回注册结果；所述身份认证模块将符合要求的注册信息存储入服务器端，并更新身份认证模块。

优选的，所述服务器端还设置数据库，所述数据库存储用户身份验证的信息、用于进行人脸识别的图像信息。

优选的，所述图像处理模块与人脸识别模块间设置有拥塞控制模块，所述拥塞控制模块用于检测服务器是否处于拥塞状态；当服务器没有处于拥塞状态时，图像处理模块向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求；当服务器处于拥塞状态时，客户端生成随机延迟量，拥塞控制模块等待随机延迟量后继续检测服务器是否处于拥塞状态，直至服务器没有处于拥塞状态时，图像处理模块向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求。

优选的，所述系统还包括考勤查询模块，所述考勤查询模块根据用户的查询请求，在服务器数据库内匹配与用户的查询请求相适应的考勤记录，并反馈展示给用户。

本发明的另一目的在于提供一种所述的分布式人脸识别考勤系统进行考勤的方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

（1）用户在客户端浏览器递交考勤请求，图像采集模块根据用户在浏览器中的申请考勤操作对待考勤用户进行摄像；

（2）所述图像处理模块根据图像采集模块采集的用户图像，撷取出人脸部位后向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求；

（3）所述人脸识别模块对接收的人脸部位图像进行识别判断用户身份，并将识别结果返回给客户端浏览器。

优选的，所述方法步骤（2）中还包括拥塞控制步骤，所述拥塞控制步骤包括通过拥塞控制模块检测服务器是否处于拥塞状态；当服务器没有处于拥塞状态时，图像处理模块向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求；当服务器处于拥塞状态时，客户端生成随机延迟量，拥塞控制模块等待随机延迟量后继续检测服务器是否处于拥塞状态，直至服务器没有处于拥塞状态时，图像处理模块向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求。

本发明的分布式人脸识别考勤系统，其核心是利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别，是一种非接触式的生物识别技术。考虑到现在公司员工大部分都配有电脑，采用分布式的架构，利用员工的电脑、公司局域网以及服务器组成分布式的考勤系统。并且利用B/S架构，员工可以使用自己的电脑通过网页登陆的形式考勤，以人脸识别这种非接触式的考勤方式，杜绝了代打卡的漏洞，确保了考勤的准确性，又因为其非接触式的考勤方式避免了其他考勤如指纹类考勤机指纹采集设备磨损、指纹影响考勤效果等诸多其它弱点，方便高效。

相对于现有技术中的方案，本发明的优点是：

本发明技术方案通过IP确定员工确实是在公司登陆考勤，安全可靠，在分布式的架构下，省去了考勤机，节约了成本，并且可以支持大量员工的同时考勤，避免了高峰是考勤的拥堵。

附图说明

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

图1是本发明分布式人脸识别考勤系统的系统架构图；

图2是本发明分布式人脸识别考勤系统进行考勤的方法流程图；

图3是本发明分布式人脸识别考勤系统处理服务器拥塞的处理流程图。

具体实施方式

以下结合具体实施例对上述方案做进一步说明。应理解，这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。实施例中采用的实施条件可以根据具体厂家的条件做进一步调整，未注明的实施条件通常为常规实验中的条件。

实施例

如图1所示，为本发明分布式人脸识别考勤系统的系统架构图；其结构大体分为以下三个模块：

客户端模块。客户端模块由台式电脑或笔记本电脑组成，其中每台电脑配有摄像头，每台电脑均安装有浏览器，为员工提供考勤服务。客户端模块与服务器模块相连接，采集人脸信息并且向服务器模块发送请求（登陆、考勤、查询等），接收服务器的响应。

服务器模块。服务器模块由一台高性能服务器构成，其配有考勤服务端程序，负责接收客户端的数据、处理数据以及完成人脸识别。服务器模块与客户端模块以及数据库模块相连接，接收客户端模块发送的请求，通过IP识别以及人脸识别验证身份，响应客户端模块请求（考勤、查询等），并且将数据发送至服务器模块进行维护及管理。

数据库模块。数据库模块由一台配有数据库的服务器构成，负责管理数据。数据库模块与服务器模块相连接，接收服务器模块发送的数据，存储以及管理所有的考勤数据以及用户数据。

如图2所示，具体采用分布式的人脸识别考勤系统进行考勤的流程包括如下步骤：

步骤1：员工使用客户端电脑打开浏览器，进入用户页面。

步骤2：在用户页面下，登陆考勤系统，此时，需要输入员工工号以及密码，客户端通过网络将数据封装后传输给服务器模块识别身份。

步骤3：登陆成功后，进入员工页面，此时，可以执行考勤、查询、退出等操作，选择考勤，客户端通过摄像头拍摄一张员工脸部照片，将数据封装后发送给服务器模块。

步骤4：服务器模块通过人脸识别鉴定员工身份，通过IP判定员工考勤位置，若鉴定成功，记录员工的考勤信息，并且将该记录录入到数据库，返回一个成功的响应给客户端。

步骤5：客户端收到考勤成功响应，返回提示给用户，完成考勤。

由于可能存在某一时刻考勤用户比较多的情况，因此在客户端以及服务器通信过程中，引入拥塞控制策略。

如图3所示为具体进行拥塞控制的步骤：

步骤1：客户端生成请求报文，该报文包括员工人脸信息、IP信息、以及一个随机延迟时间量T，T=T+t，T和t皆为时间量，并且初始情况下，T和t的值为0。

步骤2：判断当前服务器是否处在拥塞状态。获取当前服务器未处理队列的长度L，若L>Lmax(Lmax为拥塞阈值)，则判定服务器拥塞，进入步骤3，反之，则判定服务器不处于拥塞状态，进入步骤5。

步骤3：服务器处于拥塞状态，客户端生成一个随机的时间量t，t∈(0,Tmax),其中Tmax为最大等待时间。

步骤4：客户端进入等待状态，等待时间为t，进入步骤1。

步骤5：将生成的请求报文发送给服务器。服务器通过时间量T计算出正确的考勤时间。

具体应用时，其实际的操作流程分为如下部分：

功能模块——注册模块：注册个人信息。设定员工A在考勤系统中注册个人信息，其员工工号为A1234，密码为1234，考勤系统主页网址为:www.attendence.com。

步骤1：员工A使用他的电脑打开浏览器，输入网址www.attendence.com，进入考勤系统用户页面。

步骤2：选择注册，填写员工工号A1234、密码1234以及其他个人信息并且拍摄三张脸部照片。

步骤3：提交信息，等待服务器响应。

步骤4：服务器通过员工工号判断账户是否已经存在，若已经存在，则返回错误信息，若不存在则接受请求并且返回成功响应，注册成功。

员工考勤功能演示：设定员工A使用其账户在8:59:57使用该考勤系统考勤，此时刻为高峰时间段，考勤系统主页网址为:www.attendence.com，服务器的拥塞阈值(Lmax)为50，最大等待时间Tmax=10s。

步骤1：员工A在某一天早上考勤，使用他的电脑打开浏览器，输入网址www.attendence.com，进入考勤系统用户页面。

步骤2：输入员工工号A1234以及密码1234，登陆考勤系统。

步骤3：服务器查询数据库中信息，通过工号以及密码判断账户合法性。若成功则进入步骤4，失败则进入步骤2重新输入。

步骤4：进入员工页面，选择考勤，客户端电脑采集一张人脸图像，将IP、人脸信息、延迟量T(T=0)等数据封装后，判断服务器是否拥塞，获取服务器当前未处理队列长度为60，大于拥塞阈值50，启动拥塞控制策略，随机生成一个延迟量t，t=5s。

步骤5：客户端等待5秒。

步骤6：客户端重新将IP、人脸信息、延迟量T(T=5s)等数据封装后，判断服务器是否拥塞，获取服务器当前未处理队列长度为15，小于拥塞阈值50，发送数据报文给服务器。

步骤7：服务器模块调用人脸识别算法，首先对图像进行人脸检测操作，判断出人脸的位置，去除背景；其次将图像灰度化，将彩色图像转化为灰度图像；然后对图像进行中值滤波，去除噪声；并且对图像进行灰度直方图均衡操作；最后使用LDA算法对图像降维并且与数据库中图像进行匹配；如匹配成功则人脸识别成功。

步骤8：服务器模块通过IP判断员工考勤位置，记录当前时间9:00:02，通过T（T=5s）计算出员工考勤时间为9:00:02-0:00:05=8:59:57，将该次考勤记录录入到数据库，返回一个成功的响应给客户端。

步骤9：客户端收到考勤成功响应，员工A收到考勤成功提示，完成考勤。

步骤10：员工A关闭浏览器，结束本次考勤。

查询考勤记录功能：设定员工A使用他的账户登陆考勤系统，查询其在2013年1月1日至2013年1月31日之间的考勤记录。

步骤1：员工A使用电脑打开浏览器，输入网址www.attendence.com，进入考勤系统用户页面。

步骤2：输入员工工号A1234以及密码1234，登陆考勤系统。

步骤3：服务器查询数据库中信息，通过工号以及密码判断账户合法性。若成功则进入步骤4，失败则进入步骤2重新输入。

步骤4：进入员工页面，选择查询，输入想要查询的时间段20130101-20130131。

步骤5：服务器查询数据库，依据时间段查询员工考勤记录，发送给客户端。

步骤6：员工A收到自己在2013年1月1日至2013年1月31日之间的考勤记录。

步骤7：员工A退出考勤系统，关闭浏览器。

功能四：管理员维护数据，删除离职员工B的信息，更新员工C的账户密码。管理员的工号为D1234，账户密码为1234

步骤1：管理员使用电脑打开浏览器，输入网址www.attendence.com，进入考勤系统用户页面。

步骤2：输入员工工号D1234以及密码1234，登陆考勤系统。

步骤3：服务器查询数据库中信息，通过工号以及密码判断账户合法性。并且检测出该账户属于管理员，返回成功响应给客户端。

步骤4：管理员进入管理员页面，选择删除员工B的个人信息。服务器接收该请求删除员工B账户所对应的数据库中的所有信息。

步骤5：管理员设置员工C的账户密码。服务器接收该请求并且更新数据库中员工C的账户密码。

步骤6：管理员A退出考勤系统，关闭浏览器。

上述实例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于B/S架构的分布式人脸识别考勤系统，包括图像采集模块、图像处理模块和人脸识别模块，其特征在于所述图像采集模块根据用户在浏览器中的申请考勤操作对待考勤用户进行摄像，所述图像处理模块根据图像采集模块采集的用户图像，撷取出人脸部位后向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求；所述人脸识别模块对接收的人脸部位图像进行识别判断用户身份，并将识别结果返回给客户端浏览器；所述图像处理模块与人脸识别模块间设置有拥塞控制模块，所述拥塞控制模块用于检测服务器是否处于拥塞状态；当服务器没有处于拥塞状态时，图像处理模块向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求；当服务器处于拥塞状态时，客户端生成随机延迟量，拥塞控制模块等待随机延迟量后继续检测服务器是否处于拥塞状态，直至服务器没有处于拥塞状态时，图像处理模块向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求。

2.根据权利要求1所述的分布式人脸识别考勤系统，其特征在于所述系统还包括设置在图像采集模块前端的用户登录模块，所述服务器端还设置有身份认证模块，所述用户登录模块用于提供用户输入登录信息，并向身份认证模块传输递交登录请求；所述身份认证模块根据接收的登录请求对用户的登录信息进行身份验证，判断请求登录的用户是否为合法用户，并将用户验证的结果传输给相应客户端提示待登录的用户。

3.根据权利要求2所述的分布式人脸识别考勤系统，其特征在于所述用户登录模块与图像采集模块间设置用户属性判断模块；当用户通过用户登录模块成功登录后，所述用户属性判断模块判断用户的身份类别根据用户的身份类别进入员工页面或管理员页面；用户通过员工页面进入图像采集模块进行考勤。

4.根据权利要求3所述的分布式人脸识别考勤系统，其特征在于所述系统还包括用户注册模块，所述用户注册模块根据新用户递交的注册信息向服务器发送注册请求，服务器端身份认证模块对注册信息进行核实，并向客户端返回注册结果；所述身份认证模块将符合要求的注册信息存储入服务器端，并更新身份认证模块。

5.根据权利要求2所述的分布式人脸识别考勤系统，其特征在于所述服务器端还设置数据库，所述数据库存储用户身份验证的信息、用于进行人脸识别的图像信息。

6.一种权利要求1所述的分布式人脸识别考勤系统进行考勤的方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

（1）用户在客户端浏览器递交考勤请求，图像采集模块根据用户在浏览器中的申请考勤操作对待考勤用户进行摄像；

（2）所述图像处理模块根据图像采集模块采集的用户图像，撷取出人脸部位后向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求；通过拥塞控制模块检测服务器是否处于拥塞状态；当服务器没有处于拥塞状态时，图像处理模块向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求；当服务器处于拥塞状态时，客户端生成随机延迟量，拥塞控制模块等待随机延迟量后继续检测服务器是否处于拥塞状态，直至服务器没有处于拥塞状态时，图像处理模块向服务器端发送人脸部位图像并递交人脸识别请求；

（3）所述人脸识别模块对接收的人脸部位图像进行识别判断用户身份，并将识别结果返回给客户端浏览器。