CN110782540A

CN110782540A - 一种人脸识别考勤方法及装置

Info

Publication number: CN110782540A
Application number: CN201910880220.0A
Authority: CN
Inventors: 吉耀玖; 汪洋; 杨丽霞
Original assignee: Shanghai Creation Visual Software Technology Co Ltd
Current assignee: Shanghai Creation Visual Software Technology Co Ltd
Priority date: 2019-09-18
Filing date: 2019-09-18
Publication date: 2020-02-11

Abstract

本发明公开一种人脸识别考勤方法及装置，包括：获取区域图像数据；根据所述图像数据，采用第一识别模式识别当前目标信息；根据所述当前目标信息，针对未识别的目标信息采用第二识别模式识别，直至当前目标信息与预设目标信息相互匹配。本发明解决了传统人脸识别考勤中由于受到光照、面积大小、角度等不确定因素所导致的匹配准确率低下的问题。

Description

一种人脸识别考勤方法及装置

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，特别涉及一种人脸识别考勤方法及装置。

背景技术

随着科学技术的发展，教学信息化技术也越来越成熟，更多的模式识别方法逐渐运用到课堂教学中，极大提高了教学的便利性。

比如，目前很多学校中都采用了人脸识别技术来对学生进行识别，并以此来进行智能考勤从而替代传统的手工纸质打卡、指纹打卡或者老师点名的方式。

但是，在实际过程中，由于受到教室面积、光线、角度等其他不确定因素的影响，往往会遗漏识别个别学生或出现错误识别学生的情况，导致考勤准确率不高的缺陷。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高识别准确率的人脸识别考勤方法及装置，

第一方面，本发明提供一种人脸识别考勤方法，所述方法包括：

S1、获取区域图像数据；

S2、根据所述图像数据，采用第一识别模式识别当前目标信息，与预设目标信息进行匹配；

S3、根据所述第一识别模式识别匹配结果，针对未识别的目标信息采用第二识别模式识别，直至当前目标信息与预设目标信息相互匹配；

所述第二识别模式的图像获取方式不同于所述第一识别模式。

在其中一个实施例中，所述根据所述当前目标信息，采用第一识别模式、第二识别模式识别直至当前目标信息与预设目标信息相互匹配，包括：

S31、比较所述识别出的当前目标信息与预设目标信息，判断是否存在未识别目标信息；当存在所述未识别目标信息时，执行步骤S32，否则执行步骤S33；

S32、根据所述未识别目标信息，采用第二识别模式识别所述未识别目标信息，之后执行步骤S31；

S33、匹配完成。

在其中的一个实施例中，所述第二识别模式为自动调整识别所述未识别目标或根据所述未识别目标的标签调整识别；

在其中的一个实施例中，所述第二识别模式为人工或者自动激活；

在其中的一个实施例中，所述方法进一步包括：

推送当前所述目标信息至客户端。

第二方面，本发明提供一种人脸识别考勤装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取区域图像数据；

识别模块，用于根据所述图像数据，采用第一识别模式识别当前目标信息，与预设目标信息进行匹配；

匹配模块，根据所述第一识别模式识别匹配结果，针对未识别的目标信息采用第二识别模式识别,直至当前目标信息与预设目标信息相互匹配；

在其中的一个实施例中，所述匹配模块包括：

比较子模块，用于比较所述识别出的当前目标信息与预设目标信息，判断是否存在未识别目标信息；

第二识别子模块，根据所述未识别目标信息，采用第二识别模式识别所述未识别目标信息；

确认子模块，用于确认匹配完成。

在其中的一个实施例中，所述第二识别子模块的所述第二识别模式为根据未识别目标的预设位置自动调整并进行识别或根据所述未识别目标的标签调整识别。

在其中的一个实施例中，所述第二识别模式为人工或者自动激活。

在其中的一个实施例中，所述装置还包括推送模块，用于推送当前所述目标信息的匹配结果至客户端。

上述人脸识别考勤方法和装置，通过利用第二识别模式对未识别目标信息进行循环匹配，直至匹配完成。解决了传统人脸识别考勤中由于受到光照、面积大小、角度等不确定因素所导致的匹配准确率低下的问题。通过循环迭代匹配，大大提高了识别效率并且不会给后台设备增大计算量，从而减小了考勤人员的工作量。

附图说明

图1是一个实施例的一种人脸识别考勤方法的流程示意图；

图2是第二模式识别方法的流程示意图；

图3是一个实施例的一种人脸识别考勤装置的流程示意图。

具体实施方式

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种人脸识别考勤方法，包括以下步骤：

S1、获取区域图像数据；

本实施例可应用各种区域场合中，比如广场、教室、房间等封闭或者不封闭空间内，本实施例对此不作限制，并且可以通过摄像机、照相机等图像采集设备或者多个不同或者相同的图像采集设备拼接所采集的目标区域图像。

比如在教室场景中，当需要进行学生识别的时候，获取的图像数据方式可以通过安装在教室前方的摄像机来采集图像数据。摄像机可以以各种预设模式进行图像数据采集，比如采集目标区域中所有学生的全景图像，巡航采集的学生中景图像，部分区域的特写图像等。

后台服务器获取采集图像数据后，针对采集到的图像数据进行处理。服务器获取采集图像数据可以是图片或是视频码流数据，在此不做限定。

S2、根据所述图像数据，采用第一识别模式识别当前目标信息；

进一步应用到本实施例中，针对服务器获取的图像数据，采用预设人脸识别算法对图像中的每张人脸进行识别。也就是说通过检测图像数据中包含所有的人脸，识别其中每一个人脸，将识别的每一个人脸依次与服务器中预设的人脸库中的人脸特征值进行比对，以预设查表的形式将人脸特征值和姓名、座位等信息一一对应。当第一识别模式识别结束后，服务器返回并显示存储匹配结果，该识别匹配结果至少包括所识别到的人脸数目和姓名。

S3、根据所述识别出的当前目标信息，针对未识别出的目标信息采用第二识别模式识别直至当前目标信息与预设目标信息相互匹配。

进一步应用到本实施例中，由于采集到的学生图像可能存在遮挡、部分学生没有抬头、教室过大等因素的影响，导致在第一识别模式识别之后，获取到的全景学生图像数据无法识别到部分学生人脸，或者识别的人员数目少于实际总人数或者姓名无法匹配等情况时，此时触发第二识别模式，安装在教室前方的显示设备提示未识别到的学生，并提示未考勤到的同学起立。图像采集设备以云台转动、调整焦距等方式调整采集角度、视角及焦距，精确采集未考勤到且起立学生的图像数据，比如中景镜头、特写镜头等。

将采集到的精确图像数据再次发送到后台服务器中按照预设的图像识别算法进行识别、匹配，该图像识别算法可以与第一识别模式识别算法相同，也可以不同。第二识别模式识别后，返回匹配结果并叠加到第一次识别匹配结果中。

在另一个实施例中，如图2示出了本实施例的一种根据所述识别出的当前目标信息，针对未识别的目标采用第二识别模式识别直至当前目标信息与预设目标信息相互匹配，包括以下子步骤:

S31，比较所述识别出的当前目标信息与预设目标信息，判断是否存在未识别目标信息；当存在所述未识别目标信息时，执行步骤S32，否则执行步骤S33；

S32，根据所述未识别目标信息，采用第二识别模式识别所述未识别目标信息，之后返回执行步骤S31；

S33，匹配完成。

本实施例中，首先比较第一识别模式识别后的目标信息的匹配结果和预设目标信息，判断是否存在未识别目标信息。如在第一识别模式识别后，输出的匹配结果是30人，而预设的目标信息是35人，两者存在不一致，则判定存在未识别目标信息。如不存在未识别目标信息，则直接完成匹配。

当存在未识别目标信息时，系统将提示该未识别目标，比如指示这些学生起立，采用预设的第二识别模式识别上述未识别目标信息，该预设的第二识别模式已在之前描述，因此不再赘述。

当首次采用第二识别模式识别后，继续判定当前目标信息是否与预设目标信息相匹配，如果不匹配，则循环执行第二模式识别，直到当目标信息与预设目标信息相一致。也就是说，在实际操作过程中，由于光照、面积等因素的影响，只运行一次第二识别模式往往并不能完成整个匹配过程，因此可以运行至少一次第二识别模式，直到匹配完成。

在另一个实施例中，所述的第二识别模式可以有多种方式触发，比如系统判断存在未识别目标信息时，系统会自动调整摄像装置的焦距、位置等，对未识别目标信息进行更为精确的图像采集，比如中景或者特写镜头等。摄像机可以预选设置N个预置位，保证区域内的每个人都可以获取到中景或者特写镜头；此外，摄像机也可以根据未识别目标的位置信息等形成标签信息进行图像数据采集，比如根据起立学生在图像中的相对位置来计算摄像机旋转方向、旋转角度及焦距变化值。服务器给摄像机发送起立学生的绝对位置参数，摄像机根据收到的绝对值调整摄像机方向、角度、焦距，从而采集起立学生的中景或特写图像数据。

在另一个实施例中，当所述第二识别模式未运行的时候，可以人工在后台输出命令，比如强制触发第二识别模式或者定时触发第二识别模式。

在另一个实施例中，当匹配完成后，系统可以推送当前所述目标信息至客户端，比如通过将服务器与客户端如手机连接，将匹配结果通过无线网络发送到手机上，便于远程查看匹配结果。

应该理解的是，虽然图1-2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本发明的另一方面提供了一种人脸识别考勤装置，如图3所示，包括：获取模块，用于获取区域图像数据；

获取模块，用于获取区域图像数据；

在另一个实施例中，所述匹配模块包括：

比较子模块，用于比较所述当前目标信息与预设目标信息，判断是否存在未识别目标信息；

第二识别子模块，用于根据所述当前未识别目标信息，采用第二识别模式识别直至当前目标信息与预设目标信息相互匹配；

确认子模块，用于确认匹配完成。

在另一个实施例中，所述第二识别子模块的所述第二识别模式为根据未识别目标的预设位置自动调整并进行识别或根据所述未识别目标的标签调整识别。

在另一个实施例中，系统以人工或者自动激活所述继续第二模式识别。

在另一个实施例中，所述装置还包括推送模块，用于推送当前所述目标信息至客户端。

关于人脸识别考勤装置的具体限定可以参见上文中对于人脸识别考勤的方法的限定，在此不再赘述。上述人脸识别考勤装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

上述提供的人脸识别考勤装置可用于执行上述任意实施例提供的人脸识别的考勤方法，具备相应的功能和有益效果。

Claims

1.一种人脸识别考勤方法，其特征在于，所述方法包括：

S1，获取区域图像数据；

S2，根据所述图像数据，采用第一识别模式识别当前目标信息，与预设目标信息进行匹配；

S3，根据所述第一识别模式识别匹配结果，针对未识别的目标信息采用第二识别模式识别,直至当前目标信息与预设目标信息相互匹配；

其中，所述第二识别模式的图像获取方式不同于所述第一识别模式。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31，比较所述当前目标信息与预设目标信息，判断是否存在未识别目标信息；当存在所述未识别目标信息时，执行步骤S32，否则执行步骤S33；

S32，根据所述未识别目标信息，采用第二识别模式识别所述未识别目标信息，之后执行步骤S31；

S33，匹配完成。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述步骤S32包括，所述第二识别模式为根据未识别目标的预设位置自动调整并进行识别或根据所述未识别目标的标签调整识别。

4.根据权利要求1-3任一项所述方法，其特征在于，以人工或者自动激活所述第二识别模式。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述方法进一步包括推送当前所述目标信息至客户端。

6.一种人脸识别考勤装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取区域图像数据；

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述匹配模块包括：

确认子模块，用于确认匹配完成。

8.根据权利要求7所述装置，其特征在于，所述第二识别子模块的所述第二识别模式为根据未识别目标的预设位置自动调整并进行识别或根据所述未识别目标的标签调整识别。

9.根据权利要求6-8任一项所述装置，其特征在于，以人工或者自动激活所述第二识别模式。

10.根据权利要求9所述装置，其特征在于，所述装置还包括推送模块，用于推送当前所述目标信息匹配结果至客户端。