基于人臉識(shí)別技術(shù)的考勤系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)

潘虹 曹曉紅 程盼 黨小娟

摘要： 人臉識(shí)別是一種生物特征識(shí)別技術(shù)，它的原理是：通過將已經(jīng)存儲(chǔ)的人臉圖像與人的面部特點(diǎn)和表情的分析比較，達(dá)到自動(dòng)識(shí)別的目的。本文設(shè)計(jì)的基于人臉識(shí)別技術(shù)的考勤系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn)：（1）防止冒名考勤的行為;（2）縮短考勤驗(yàn)證時(shí)間，節(jié)省時(shí)間;（3）認(rèn)證身份的準(zhǔn)確性高。

關(guān)鍵詞： 人臉識(shí)別，Android系統(tǒng)，PCA算法

中圖分類號(hào)： G647.3;TP391.41??? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A??? 文章編號(hào)： 1672-9129（2018）09-0124-02

Absrtact：? face recognition is a biometric recognition technique. Its principle is： automatic recognition can be achieved by comparing the stored face image with human facial features and expressions. The attendance system based on face recognition has the following advantages： （1） preventing the behavior of false attendance; （2） shortening the time of attendance verification and saving time; （3） high accuracy of authentication identity.

Key words：? face recognition Android system PCA algorithm

1? 緒論

隨著時(shí)代的發(fā)展，智能手機(jī)也迅速發(fā)展起來，Android 操作系統(tǒng)成為最受歡迎的系統(tǒng)之一，在移動(dòng)環(huán)境下進(jìn)行人臉識(shí)別技術(shù)的研究也成為新的研究方向。人臉識(shí)別具有非侵犯性好、安全性高、應(yīng)用環(huán)境廣泛等特性，在身份認(rèn)證方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[1]。

對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別，要經(jīng)過人臉檢測(cè)、人臉圖像特征提取和身份判定等這幾個(gè)關(guān)鍵過程[2]，本文主要對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行了研究和優(yōu)化，并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于人臉識(shí)別技術(shù)的考勤系統(tǒng)。

主要工作如下：

（1）對(duì)經(jīng)典的人臉檢測(cè)算法進(jìn)行探討和研究，總結(jié)了這些算法的缺點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)。

（2）對(duì)PCA算法進(jìn)行分析，并優(yōu)化了PCA算法的計(jì)算過程，使得復(fù)雜度減少，提高了人臉識(shí)別速度。

（3）在安卓平臺(tái)上對(duì)基于人臉識(shí)別技術(shù)的考勤系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。

2? 算法研究

本文對(duì)PCA算法進(jìn)行分析，并對(duì)該算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。人臉識(shí)別要經(jīng)過特征提取和匹配兩個(gè)過程。

2.1 特征提取的方法。人臉識(shí)別技術(shù)中最重要的一步就是特征提取，圖像中包含了很多信息，但是有些信息是多余的，因此用特征提取方法來對(duì)圖像進(jìn)行降維是很有必要。

特征提取的方法包括：基于幾何特征的提取方法、模板匹配的提取方法、基于統(tǒng)計(jì)特征的人臉識(shí)別算法、基于隱馬爾可夫（HMM）的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法等方法，這些算法各有自己的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)[3]。接下來介紹本文所采用的算法。

2.2 算法研究。本文所采用的算法是應(yīng)用較為廣泛的人臉識(shí)別算法 PCA方法，它具有特征提取和降維優(yōu)勢(shì)。PCA經(jīng)常用于減少輸入圖像的維數(shù)，同時(shí)保留輸入圖像中最有用的特征。

（1） K-L變換。在人臉識(shí)別中最需要處理的問題就是如何降維，K-L 變換就是一種應(yīng)用較為廣泛的消除人臉特征之間的相關(guān)性的人臉識(shí)別方法。

協(xié)方差矩陣公式如下：

設(shè) n 維矩陣 x，則 x 的均值為

a= 1 n ∑ n i-1 Xi??????? （2.1）

每個(gè)量和均值的差

φi=Xi-a???????? ?（2.2）

則協(xié)方差矩陣為

C =? 1 n ∑ n i - 1 iiT?????????? （2.3）

（2） 最近鄰分類。最近鄰法分類器是一種比較輸入數(shù)據(jù)和模板數(shù)據(jù)在空間中距離的分類方法。計(jì)算公式如下：

設(shè) x，y 是 n 維空間中的兩個(gè)點(diǎn)，則歐式距離：

d（x，y） = ||x-y|| = [∑ n i-1 （xi -yi ）2 ] 1 2?????? （2.4）

3? 開發(fā)技術(shù)

3.1 開發(fā)技術(shù)簡(jiǎn)介。在移動(dòng)終端上進(jìn)行人臉識(shí)別技術(shù)的研究具有重要的意義，這項(xiàng)技術(shù)能夠應(yīng)用于很多領(lǐng)域，例如考勤系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)、隱私保護(hù)等。本文設(shè)計(jì)的考勤系統(tǒng)所采用的技術(shù)是Android開發(fā)工具，本章將對(duì)Android開發(fā)工具進(jìn)行詳細(xì)介紹。

Android 是一種基于 Linux 內(nèi)核的操作系統(tǒng)，它是一個(gè)源碼開放的平臺(tái)，使得開發(fā)者能夠免費(fèi)使用資源，容易學(xué)習(xí)，操作起來方便簡(jiǎn)單。

3.2 開發(fā)環(huán)境搭建。

（1）JDK。首先下載JDK軟件并安裝，JDK是 Java 開發(fā)的基礎(chǔ)環(huán)境和核心部分。安裝好JDK之后，需要進(jìn)行環(huán)境變量配置：PATH、CLASSPATH、JAVAHOM。

（2）Eclipse和ADT。Eclipse軟件是開發(fā)Android的工具，它是一款免安裝的軟件，打開軟件時(shí)需要設(shè)置Workspace的路徑，最后將ADT進(jìn)行安裝[6]。

（3）SDK。在 Android 開發(fā)中，SDK為開發(fā)者提供了重要的庫文件和其它開發(fā)工具?？梢栽诰W(wǎng)上下載SDK的壓縮包，它是一款免安裝的軟件，解壓縮即可。最后需要配置環(huán)境變量。

（4）OpenCV。OpenCV提供了豐富視覺處理算法。

4? 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本文實(shí)現(xiàn)了基于人臉識(shí)別技術(shù)的考勤系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要用于對(duì)員工進(jìn)行考勤。首先，利用攝像頭對(duì)員工進(jìn)行圖像采集，形成人臉庫;然后員工進(jìn)行考勤時(shí)，采用基于 PCA特征提取算法提取人臉的特征向量。然后進(jìn)行身份匹配。最后輸出人臉識(shí)別結(jié)果。

5? 總結(jié)

隨著信息時(shí)代的發(fā)展，Android系統(tǒng)的大力發(fā)展，基于安卓平臺(tái)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究非常熱門，本文通過對(duì)典型的人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究，總結(jié)出其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。并對(duì)PCA算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，最終在Android平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了基于人臉識(shí)別技術(shù)的考勤系統(tǒng)，該系統(tǒng)有以下優(yōu)點(diǎn)：（1）防止冒名考勤的行為;（2）縮短考勤驗(yàn)證時(shí)間，節(jié)省時(shí)間;（3）認(rèn)證身份的準(zhǔn)確性高。

參考文獻(xiàn)：

[1]侯夢(mèng)華. 基于機(jī)器視覺的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 廣州：廣東工業(yè)大學(xué)， 2008.

[2]靳薇. 面向身份認(rèn)證的人臉識(shí)別及應(yīng)用[D]. 西安：西安電子科技大學(xué)， 2011.

[3]唐赫. 基于 PCA 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法研究[J]. 軟件導(dǎo)刊， 2013， 06： 33-34.