CN109003346A - 一种基于人脸识别技术的校园考勤方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人脸识别技术的校园考勤方法，包括以下步骤：S01，教师通过移动端注册用户信息，后台服务器进行审核；S02，S01审核通过后，教师根据课程启动移动端的签到程序；S03，移动端的摄像头对教室内的学生上半身以上部分进行拍摄视频，并生成一个IP地址，并将数据传送给后台服务器；S04，后台服务器调用移动端生成的IP地址，并将S03中摄像头采集到的视频转换成一帧一帧图片；S05，将S04中转化后的图片经过后台服务器的算法并与后台服务器内的全校学生人脸特征数据库进行匹配，判断学生身份；S06，教师结束移动端的签到程序，后台服务器将检测结果传送给服务端进行保存。本发明还公开了一种基于人脸识别技术的校园考勤系统。本发明的一种基于人脸识别技术的校园考勤方法及其系统，系统效率高，用时少，可为用户节省时间。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于人脸识别技术的校园考勤方法及其系统，属于计算机视觉技术领域。
背景技术
随着多媒体信息化时代的快速发展，信息准确获取、信息表示及信息处理已成为当今科学研究中不可或缺的研究工作和重要的技术手段。人脸识别技术具有的自然性好、无侵犯性和性价比高等优势，使得人脸识别技术在视觉数据处理方面得到了十分广泛的关注和研究。
虽然目前校园考勤方式正在由传统的纸质签到打卡方式向条码型考勤、指纹考勤和打卡机考勤等方式装变，但这些考勤系统在学校人员量大时，考勤统计方式复杂，存在代打卡作弊、统计考勤记录费时间、数据保存时长较短、使用成本高等问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种系统效率高，用时少，可为用户节省时间的于人脸识别技术的校园考勤方法及其系统。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种基于人脸识别技术的校园考勤方法，包括以下步骤：
S01，教师通过移动端注册用户信息，后台服务器进行审核；
S02，S01审核通过后，教师根据课程启动移动端的签到程序；
S03，移动端的摄像头对教室内的学生上半身以上部分进行拍摄视频，并生成一个IP地址，并将数据传送给后台服务器；
S04，后台服务器调用移动端生成的IP地址，并将S03中摄像头采集到的视频转换成一帧一帧图片；
S05，将S04中转化后的图片经过后台服务器的算法并与后台服务器内的全校学生人脸特征数据库进行匹配，判断学生身份；
S06，教师结束移动端的签到程序，后台服务器将检测结果传送给服务端进行保存。
移动端与后台服务器以及后台服务器与服务端之间通过校园局域网实现通讯。
S05中后台服务器基于MTCNN算法对图片进行人脸框以及人脸关键点进行检测，并将检测到的人脸关键点依据普氏分析法统计方法将人脸图进行对齐，对齐后的人脸图片利用FaceNet算法进行人脸的向量特征化，将每个学生人脸都转化为一个512维的特征向量，最后将生成的512维的特征人脸向量与服务端已储存的学生人脸特征数据库进行比对，按照一定阀值找出最相似的学生。
所述服务端为教室教学电脑，通过文本的形式将签到结果显示。
所述移动端为手机，手机上安装有操作签到程序的考勤App。
一种基于人脸识别技术的校园考勤系统，包括移动端、后台服务器和服务端，所述移动端与所述后台服务器以及所述后台服务器与所述服务端之间通过校园局域网实现通讯，所述移动端包括用于教师身份认证的用户信息模块、控制摄像头的采集模块和控制签到程序开始和结束的考勤模块，所述后台服务器包括用于存储教师信息、课程信息、学生信息以及教师信息的数据库模块和对学生人脸照片进行匹配的算法实现模块，所述服务端用于将考勤结果进行显示。
本发明的有益效果：本发明提供的一种基于人脸识别技术的校园考勤方法及其系统，该系统功能模块能很好满足需求分析的需要，避免目前重复考勤、虚假考勤的现象，能够自动生成考勤结果文件的效果。本发明基于人脸识别技术，系统效率高，用时少，可为用户节省时间。
附图说明
图1为本发明的一种基于人脸识别技术的校园考勤系统的模块示意图；
图2为本发明的考勤App的界面图。
下面结合附图对本发明作进一步描述，以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1和图2所示，一种基于人脸识别技术的校园考勤系统，包括移动端、后台服务器和服务端，移动端与后台服务器以及后台服务器与服务端之间通过校园局域网实现通讯。移动端为手机，安装本考勤系统开发设计的考勤App，考勤App包括设置用户信息模块、采集模块和考勤模块，考勤App包括“我要注册、选择课程、开始签到、签到完成”功能框，包括用于教师身份认证的用户信息模块、控制摄像头的采集模块和控制签到程序开始和结束的考勤模块，后台服务器包括用于存储教师信息、课程信息、学生信息以及教师信息的数据库模块和对学生人脸照片进行匹配的算法实现模块，服务端用于将考勤结果进行显示。
本发明的一种基于人脸识别技术的校园考勤方法，具体包括以下步骤：
步骤一，任课教师根据自己任课情况点击移动端考勤App“我要注册”功能框中功能选项，用户信息注册完毕后，系统与后台服务器数据库比对审核用户注册信息，用户信息注册成功之后进入签到程序的主界面。
步骤二，教师审核通过后，教师用户首先选择“选择课程”这一功能框，在该功能下拉框中有注册教师某课时学生情况。“选择课程”功能框信息确认完毕后，点击“开始签到”功能框，启动移动端的签到程序。
步骤三，移动端程序主界面“选择课程、开始签到”功能框选择好之后，点击“开始签到”即会出现正在签到页面。此时，点击“人脸识别”功能框，移动端手机摄像头启动，老师将手机摄像头对准教室内学生对学生上半身以上部分拍摄视频，并生成一个IP地址。
步骤四，后台服务器利用校园局域网调用移动端生成的IP地址，并将移动端摄像头采集到的视频转换成一帧一帧图片。
步骤五，将步骤四中转化后的图片经过后台服务器的算法并与后台服务器内的全校学生人脸特征数据库进行匹配，判断学生身份。
具体地，上述后台服务器基于MTCNN算法对上述获得的一帧一帧图片进行人脸框以及人脸关键点进行检测，并将检测到的人脸关键点依据Procrustes analysis统计方法将人脸图进行对齐。
其中，Procrustes analysis是一种用于分析形状分布的统计方法，其利用最小二乘法寻找形状A与形状B之间的仿射变换，并通过旋转、平移和缩放使得图像A的向量与图像B的向量点尽可能的对齐。此外，通过最小二乘法，使得变化后所有点与目标点距离和最小，判断对齐的效果。
对齐后的人脸图片利用FaceNet算法进行人脸的向量特征化，将每个学生人脸都转化为一个512维的特征向量。利用卷积神经网络的特征提取能力，并改变常用的交叉熵损失函数为Triple Loss损失函数来训练函数，在普通分类任务的基础上实现较好的聚类效果，即尽可能增大类间距离，缩小类内距离。最后，将生成的512维的特征人脸向量与服务端已储存的学生人脸特征数据库进行比对，按照一定阀值找出最相似的学生。
步骤六，教师点击移动端“签到完成”，结束移动端的签到程序，后台服务器将检测结果传送给服务端进行保存，服务端桌面生成文本文件，供老师使用。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于人脸识别技术的校园考勤方法，其特征在于；包括以下步骤：
S01，教师通过移动端注册用户信息，后台服务器进行审核；
S02，S01审核通过后，教师根据课程启动移动端的签到程序；
S03，移动端的摄像头对教室内的学生上半身以上部分进行拍摄视频，并生成一个IP地址，并将数据传送给后台服务器；
S04，后台服务器调用移动端生成的IP地址，并将S03中摄像头采集到的视频转换成一帧一帧图片；
S05，将S04中转化后的图片经过后台服务器的算法并与后台服务器内的全校学生人脸特征数据库进行匹配，判断学生身份；
S06，教师结束移动端的签到程序，后台服务器将检测结果传送给服务端进行保存。
2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别技术的校园考勤方法，其特征在于：移动端与后台服务器以及后台服务器与服务端之间通过校园局域网实现通讯。
3.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别技术的校园考勤方法，其特征在于：S05中后台服务器基于MTCNN算法对图片进行人脸框以及人脸关键点进行检测，并将检测到的人脸关键点依据普氏分析法统计方法将人脸图进行对齐，对齐后的人脸图片利用FaceNet算法进行人脸的向量特征化，将每个学生人脸都转化为一个512维的特征向量，最后将生成的512维的特征人脸向量与服务端已储存的学生人脸特征数据库进行比对，按照一定阀值找出最相似的学生。
4.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别技术的校园考勤方法及其系统，其特征在于：所述服务端为教室教学电脑，通过文本的形式将签到结果显示。
5.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别技术的校园考勤方法，其特征在于：所述移动端为手机，手机上安装有操作签到程序的考勤App。
6.一种基于人脸识别技术的校园考勤系统，其特征在于：包括移动端、后台服务器和服务端，所述移动端与所述后台服务器以及所述后台服务器与所述服务端之间通过校园局域网实现通讯，所述移动端包括用于教师身份认证的用户信息模块、控制摄像头的采集模块和控制签到程序开始和结束的考勤模块，所述后台服务器包括用于存储教师信息、课程信息、学生信息以及教师信息的数据库模块和对学生人脸照片进行匹配的算法实现模块，所述服务端用于将考勤结果进行显示。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20181214 |
|
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