基于人臉識別的智能考勤系統(tǒng)研發(fā)

李鑫 林少強 吳文英 溫有娣 余文森

摘? 要：隨著人工智能的迅速發(fā)展，智能化在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。針對目前傳統(tǒng)課堂考勤方式技術(shù)手段滯后的問題，文章采用人臉智能識別技術(shù)，研究開發(fā)了一套基于人臉識別的智能考勤軟硬件系統(tǒng)。此系統(tǒng)采用樹莓派和攝像頭作為硬件，利用深度模型CNN中的ResNet模型，來實現(xiàn)人臉智能識別，最終實現(xiàn)了課堂考勤的自動化，提升了課堂勤技術(shù)水平，節(jié)省了大量的課堂時間，方便實用。

關(guān)鍵詞：人臉識別;智能考勤系統(tǒng);智能識別;樹莓派

中圖分類號：TP391.41? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）17-0013-04

Abstract：With the rapid development of artificial intelligence，intelligence has been widely used in many fields. Aiming at the problem that the traditional classroom attendance method is lagging behind，a set of intelligent attendance software and hardware system based on face recognition is developed by using face intelligent recognition technology. The system uses Raspberry Pie and camera as hardware，and uses ResNet model of CNN to realize intelligent face recognition. `Finally，it realizes the automation of class attendance，improves the level of classroom attendance，saves a lot of classroom time，and is convenient and practical.

Keywords：face recognition;intelligent attendance system;intelligent identification;Raspberry Pie

0? 引? 言

目前，高校課堂點名方式還是以傳統(tǒng)的方式為主，科技含量不高。這種方式不僅會浪費大量的課堂教學(xué)時間，還可能出現(xiàn)冒名頂替上課的現(xiàn)象。其中有個重要的原因在于高校老師與學(xué)生接觸的時間相對較少，且教師往往需要給多班級學(xué)生授課，因此無法認識每位同學(xué)，點名時容易出現(xiàn)冒名頂替現(xiàn)象。

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)[1]。人臉識別具有唯一性和難復(fù)制性，為其作為身份認證提供了必要的基礎(chǔ)。人臉識別被認為是生物特征學(xué)乃至人工智能領(lǐng)域最困難的研究課題之一[2]，隨著科技的進步，目前其已被廣泛的運用到政府機關(guān)、銀行、軍隊、安防、教育等領(lǐng)域，而且隨著技術(shù)的進一步發(fā)展和民眾的認同，勢必會在將來應(yīng)用到更多的領(lǐng)域。本文研發(fā)了一套基于人臉識別的智能考勤軟硬件系統(tǒng)，利用人臉識別技術(shù)來解決傳統(tǒng)的考勤方式容易出現(xiàn)的冒名頂替現(xiàn)象。該系統(tǒng)由作者跟同學(xué)、老師聯(lián)合開發(fā)，已在武夷學(xué)院的數(shù)學(xué)與計算機學(xué)院的物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)實驗室部署。

1? 系統(tǒng)概述

系統(tǒng)的硬件方面，選擇樹莓派3B+，與一般單片機相比，樹莓派能完成更復(fù)雜的任務(wù)管理與調(diào)度;與計算機相比，它體積小，成本低。攝像頭選擇樹莓派官方攝像頭Camera V2，索尼IMX219感光芯片，800萬像素，拍攝靜態(tài)圖片可以達到3 280×2 464像素[3]，攝像頭的分辨率也影響著人臉識別的準(zhǔn)確度。

系統(tǒng)的軟件方面，在樹莓派上選擇基于Python語言的開發(fā)工具Thonny，該開發(fā)工具簡單易用。在計算機上選擇集成開發(fā)工具Visual Studio 2019，數(shù)據(jù)庫工具為SQL Server 2008數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，因其靈活的數(shù)據(jù)庫管理功能和優(yōu)越的可伸縮性以及與相關(guān)軟件的高集成程度等優(yōu)點[4]。

系統(tǒng)的工作流程：通過樹莓派攝像頭采集人臉圖像，在樹莓派終端上獲取采集到到人臉圖像，然后提取人臉的128D特征值與預(yù)存的人臉特征均值進行歐式距離的對比，當(dāng)對比結(jié)果的閾值小于等于0.4時，即認為為同一個人;最后通過通信模塊將考勤人員的學(xué)號、考勤時間和教室名稱等考勤信息發(fā)送給后臺服務(wù)器;后臺服務(wù)器接收到考勤信息后對數(shù)據(jù)進行處理，并放入SQL Server數(shù)據(jù)庫中進行保存，以備客戶端的考勤記錄查詢與提取。系統(tǒng)工作流程如圖1所示。

2? 系統(tǒng)的功能模塊

系統(tǒng)包含樹莓派人臉識別、后臺服務(wù)器數(shù)據(jù)處理、客戶端數(shù)據(jù)訪問三個模塊。

2.1? 樹莓派人臉識別模塊

本模塊分為預(yù)存特征均值和人臉識別兩個部分。第一部分為預(yù)存特征均值，主要的功能是為人臉識別部分提供人臉庫。

首先，讀取事先準(zhǔn)備好的每個同學(xué)的人臉圖片，利用dlib.get_frontal_face_detector（）函數(shù)去正向人臉檢測。

其次，檢測到人臉后，通過dlib.shape_predictor（"shape_predictor_5_face_landmarks.dat"）人臉預(yù)檢器，去獲取人臉的圖像。

最后，通過dlib.face_recognition_model_v1（"dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat"）模型中的compute_face_descriptor函數(shù)，將人臉映射成128D矢量，最后將獲取到的128D特征值寫入CSV文件中，作為人臉庫。

第二部分為人臉識別，主要的功能是識別人臉成功后，將考勤數(shù)據(jù)傳輸給后臺服務(wù)器。

首先，設(shè)置好當(dāng)前樹莓派所在的教室，如圖2所示。點擊“開始考勤”后，系統(tǒng)會調(diào)用socket.socket（）的connect來連接后臺服務(wù)器。

其次，連接成功后，當(dāng)屏幕被點擊時，通過cv2.imwrite（）函數(shù)截取當(dāng)前界面的一張圖片并保存在本地，然后通過cv2.imread（）讀取圖片，進行跟預(yù)存特征均值一樣的處理。

最后，將得到的特征均值，與事先存放好的人臉庫中的特征值進行歐式距離的對比。當(dāng)對比的闕值小于0.4時，即人臉識別成功，如圖3所示。此時將對應(yīng)的考勤數(shù)據(jù)發(fā)送給后臺服務(wù)器，繼續(xù)循環(huán)考勤。

2.2? 后臺服務(wù)器數(shù)據(jù)處理模塊

本模塊包括服務(wù)器端口監(jiān)聽以及賬號、學(xué)生數(shù)據(jù)、教師數(shù)據(jù)、教室數(shù)據(jù)、教室課程表等管理功能，如圖4所示。模塊登錄界面如圖5所示，登錄成功后，開啟監(jiān)聽程序，每當(dāng)有客戶端請求連接時，會創(chuàng)建一個新的套接字與線程來進行單獨的數(shù)據(jù)傳輸。

當(dāng)接收到樹莓派客戶端傳來的數(shù)據(jù)時，要進行以下幾個處理：

第一，根據(jù)得到的學(xué)號對比學(xué)生信息數(shù)據(jù)庫，獲取到學(xué)生姓名與班級名稱。

第二，根據(jù)日期、時間以及教室名稱來確定當(dāng)前所上的課程名稱。

第三，依照考勤機制來確定是否遲到。首先，確認簽到時間前80分鐘內(nèi)是否已有簽到，以此來避免重復(fù)簽到。其次，將日期、時間、學(xué)號、姓名、班級、課程考勤情況等信息存入考勤數(shù)據(jù)表中。對于缺勤情況，系統(tǒng)設(shè)置了一個Timer計時器，當(dāng)當(dāng)前時間超過遲到時間時，系統(tǒng)開始對本次課堂的缺勤人員進行統(tǒng)計，將缺勤的數(shù)據(jù)也存放進考勤數(shù)據(jù)表中。

因賬號、學(xué)生數(shù)據(jù)、教師數(shù)據(jù)、教室數(shù)據(jù)等管理功能基本一致，下面以學(xué)生數(shù)據(jù)為例進行介紹，如圖6所示。除了基本的增刪改查功能外，學(xué)生數(shù)據(jù)管理加入了批量導(dǎo)入的功能，只要是符合格式的XLSX文件，即可將文件的內(nèi)容全部一次性導(dǎo)入，提高數(shù)據(jù)導(dǎo)入的效率。

2.3? 客戶端數(shù)據(jù)訪問模塊

本模塊包括查詢考勤記錄、導(dǎo)出考勤記錄等功能。該模塊系統(tǒng)地完成對學(xué)生考勤信息的收集與整理，并提供詳細的考勤記錄報告。登錄成功后，用戶可以依據(jù)條件查詢自己需要的考勤記錄，如圖7所示。

3? 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計

3.1? 數(shù)據(jù)庫的概念結(jié)構(gòu)設(shè)計

概念結(jié)構(gòu)設(shè)計就是對信息世界進行建模，常用E-R模型來描述概念結(jié)構(gòu)[5]。概念結(jié)構(gòu)設(shè)計的任務(wù)是按照特定的方法把它們抽象為一個不依賴于任何具體機器的數(shù)據(jù)模型，即概念模型。本系統(tǒng)的E-R圖如圖8-11所示。

如圖8所示，學(xué)生這個實體有學(xué)號、姓名、學(xué)院、班級四個屬性。

如圖9所示，這個實體有編號、姓名、電話、性別、職稱五個屬性。

通過圖10可以看出教室這個實體有編號、名稱、類型、容納最大人數(shù)四個屬性。

通過圖11可以看出學(xué)生跟教室是多對一的聯(lián)系，教室和老師是一對一的聯(lián)系。

3.2? 數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計

數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計就是把概念結(jié)構(gòu)設(shè)計階段設(shè)計好的基本實體-關(guān)系圖轉(zhuǎn)換為與選用的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)產(chǎn)品所支持的數(shù)據(jù)模型相符合的邏輯結(jié)構(gòu)。通過上面概念結(jié)構(gòu)設(shè)計，本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計如下：

學(xué)生（學(xué)號，姓名，學(xué)院，班級，教室編號）

教室（編號，名稱，類型，容納最大人數(shù)）

老師（編號，姓名，性別，職稱，電話，教室編號）

3.3? 數(shù)據(jù)庫的物理結(jié)構(gòu)設(shè)計

數(shù)據(jù)庫物理設(shè)計：就是對數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)類型、主鍵等數(shù)據(jù)進行設(shè)計[6]，本系統(tǒng)所用到的主要有四個數(shù)據(jù)表。

通過圖12可以看出考勤記錄表有date、time、place、id、name、college、class、curriculum、Lateness九個數(shù)據(jù)。

通過圖13可以看出學(xué)生信息表有id、name、college、class四個數(shù)據(jù)。

通過圖14可以看出教師信息表有id、name、gender、title、telephone五個數(shù)據(jù)。

通過圖15可以看出教室表有id、name、type、capacity四個數(shù)據(jù)。

4? 結(jié)? 論

目前，人工點名方式依然主導(dǎo)著高校課堂考勤方式，即使也有物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的考勤系統(tǒng)的應(yīng)用，但仍不能夠做到真正的自動化，不能很好地滿足課程考勤需求、從根本上減少教學(xué)人員的工作量。本文基于人臉識別技術(shù)，研發(fā)一套智能考勤軟硬件系統(tǒng)，實現(xiàn)課堂考勤的自動化，提升了課堂考勤技術(shù)水平，方便實用。

參考文獻：

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[3] 郭文強，張筱，侯勇嚴，等.基于樹莓派和PI Camera V2的動態(tài)目標(biāo)檢測 [J].電腦知識與技術(shù)，2017，13（25）：182-184.

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[6] 陳紅艷.數(shù)據(jù)庫中表設(shè)計原則分析 [J].無線互聯(lián)科技，2015（18）：53-54.

作者簡介：李鑫（1997—），男，漢族，貴州遵義人，本科在讀，研究方向：前端、機器學(xué)習(xí)。