基于人臉識(shí)別的智慧校園系統(tǒng)

畢博　劉洺瑞　侯潔茹　曹可

摘? 要：隨著時(shí)代的變換，人們的生活質(zhì)量越來越高，學(xué)生數(shù)量不斷擴(kuò)大，那么問題就涌現(xiàn)出來了。對(duì)于不愛學(xué)習(xí)的學(xué)生，逃課替課也許是常態(tài)，對(duì)于老師而言，教授大量的學(xué)生同時(shí)還要監(jiān)督學(xué)生上課學(xué)習(xí)的到場(chǎng)情況就是一大難題。

基于人臉識(shí)別的智慧校園系統(tǒng)是將人臉識(shí)別技術(shù)與學(xué)校的基礎(chǔ)監(jiān)控設(shè)施聯(lián)系起來，可以有效的對(duì)學(xué)校的管理進(jìn)行輔助和建議?？梢允褂萌四樧R(shí)別技術(shù)直接進(jìn)行人臉識(shí)別簽到考勤工作，可以有效防止曠課，替課現(xiàn)象，也可以對(duì)學(xué)校設(shè)施進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)學(xué)校設(shè)施開放提出建議。

正文：隨著學(xué)生群體的擴(kuò)大，學(xué)生的考勤成為一件棘手的事情，尤其是大學(xué)生，替課曠課現(xiàn)象尤為嚴(yán)重。對(duì)于老師而言，教授的學(xué)生數(shù)量較多時(shí)點(diǎn)名簽到就是一件相當(dāng)麻煩的事，學(xué)生就會(huì)抱有老師不會(huì)浪費(fèi)時(shí)間在點(diǎn)名簽到這件事上的僥幸心理，由此助長(zhǎng)了許多大學(xué)生逃課替課的邪風(fēng)。

基于人臉識(shí)別的智慧校園系統(tǒng)采用人臉識(shí)別技術(shù)使用python語言編寫代碼實(shí)現(xiàn)人臉信息采集和識(shí)別功能。反饋信息和識(shí)別算法的聯(lián)動(dòng)機(jī)制，根據(jù)識(shí)別到的人臉信息對(duì)識(shí)別算法進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，將收集到的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行連接匹配，能夠很好地解決大學(xué)生逃課替課的問題。

本文以智慧校園系統(tǒng)的工作機(jī)制及推廣的意義為對(duì)象進(jìn)行研究，主要研究工作機(jī)制及工作流程。

1.工作流程

使用python語言實(shí)現(xiàn)人臉數(shù)據(jù)采集的工作流程較為清晰，在收集到數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行匹配對(duì)比完成人臉識(shí)別的工作，整體的工作流程如下：

2.功能分析

人臉識(shí)別功能：使用代碼實(shí)現(xiàn)人臉拍攝功能后與數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行匹配完成人臉識(shí)別功能。

最優(yōu)識(shí)別算法推薦：基于采集到的數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)最優(yōu)的識(shí)別算法。

聯(lián)動(dòng)機(jī)制：反饋信息與識(shí)別算法的聯(lián)動(dòng)機(jī)制，即如何根據(jù)識(shí)別到的人臉信息，對(duì)識(shí)別算法進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

結(jié)果反饋：系統(tǒng)根據(jù)識(shí)別采集到的人臉，通過最優(yōu)的識(shí)別算法反饋出學(xué)生的信息，給出學(xué)生的缺課替課信息。

3.算法主要功能實(shí)現(xiàn)

該核心算法主要分為三個(gè)步驟，從外部攝像頭獲取人臉信息、將實(shí)時(shí)獲取到的人臉信息轉(zhuǎn)化為128D特征碼，保存下來、從外部攝像頭采集人臉信息，轉(zhuǎn)化為特征碼，與已保存的特征碼進(jìn)行比對(duì)。比對(duì)誤差較小的，識(shí)別成功。

（1）首先使用cv2.VideoCapture調(diào)用外部攝像頭硬件進(jìn)行人臉采集，在采集時(shí)使用Dlib進(jìn)行實(shí)時(shí)的人臉監(jiān)測(cè)。

（2）在實(shí)時(shí)人臉監(jiān)測(cè)時(shí)，程序會(huì)自動(dòng)提取到10張有明顯特征的圖片，使用return_128d_features將圖片中識(shí)別出來的人臉特征碼記為features_cap_arr，保存到csv文件或者數(shù)據(jù)庫中，便于以后使用。

（3）再次調(diào)用外部攝像頭，進(jìn)行人臉的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，在監(jiān)測(cè)到人臉以后，程序會(huì)自動(dòng)捕獲并轉(zhuǎn)為128D特征，將新獲取到的128D特征碼和之前保存過的128D特征碼進(jìn)行比對(duì)，比對(duì)結(jié)果由二者的歐式距離反映，歐式距離大于0.4，則判斷攝像頭中的人是unknown，歐式距離小于0.4，則會(huì)找出這個(gè)人的相關(guān)信息。在后面即可對(duì)其進(jìn)行其他操作。

4.智慧校園系統(tǒng)的特點(diǎn)及意義

（1）突破了學(xué)?，F(xiàn)有的考勤、考核方法，省去了教室點(diǎn)名和查人時(shí)間，在上課過程中，相關(guān)設(shè)備就可以自動(dòng)進(jìn)行人臉采集和識(shí)別，并且對(duì)考勤情況做出反饋。

（2）在人臉識(shí)別的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)行功能擴(kuò)展。如對(duì)于學(xué)校開放機(jī)房的使用情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，給出學(xué)校機(jī)房開放的建議，防止資源浪費(fèi)、在學(xué)校各個(gè)地方進(jìn)行人流量采集，給出學(xué)校的建設(shè)建議。更方便于學(xué)生。

（3）設(shè)計(jì)教師端和學(xué)生端，學(xué)生可登陸平臺(tái)查詢自己的考勤信息，檢查有無識(shí)別錯(cuò)誤?？梢陨蠄?bào)處理。教師可以登陸教師端平臺(tái)，查看自己課程或者班級(jí)的考勤情況，對(duì)于學(xué)生的出勤分?jǐn)?shù)提供了參考條件。教師和輔導(dǎo)員可以進(jìn)行請(qǐng)假信息的上傳，該生請(qǐng)假以后，將請(qǐng)假信息上傳到平臺(tái)，平臺(tái)根據(jù)信息實(shí)時(shí)反饋給設(shè)備端，可以跳過對(duì)該生的考勤識(shí)別。防止信息錯(cuò)誤導(dǎo)致缺勤，曠課。還可以防止學(xué)生瞞報(bào)謊報(bào)請(qǐng)假信息。

5.項(xiàng)目難點(diǎn)及待解決部分

（1）項(xiàng)目依賴與網(wǎng)絡(luò)連接，如果網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)錯(cuò)誤，整個(gè)程序都會(huì)癱瘓，要做出完整的應(yīng)對(duì)措施，防止因突發(fā)停電、斷網(wǎng)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失等問題出現(xiàn)。

（2）光照 光照問題是機(jī)器視覺中的老問題，在人臉識(shí)別中的表現(xiàn)尤為明顯，算法未能達(dá)到使 用的程度。

（3）姿態(tài) 與光照問題類似，姿態(tài)問題也是人臉識(shí)別研究中需要解決的一個(gè)技術(shù) 難點(diǎn)。針對(duì)姿態(tài)的研究相對(duì)比較少，多數(shù)的人臉識(shí)別算法主要是針對(duì)正面，或接近正面的人臉 圖像，當(dāng)發(fā)生俯仰或者左右側(cè)而比較厲害的情況下，人臉識(shí)別算法的識(shí)別率也將會(huì)急劇下降。

（4）遮擋 對(duì)于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題是一個(gè)非常嚴(yán)重的問題，特別是在監(jiān)控環(huán)境下，往往被監(jiān)控對(duì)象都會(huì)帶著眼鏡﹑帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不 完整，從而影響了后面的特征提取與識(shí)別，甚至?xí)?dǎo)致人臉識(shí)別算法的失效。

（5）圖像質(zhì)量 人臉圖像的來源可能多種多樣，由于采集設(shè)備的不同，得到的人臉圖像質(zhì)量也不同，特別是對(duì) 于那些低分辨率﹑噪聲大﹑質(zhì)量差的人臉圖像如何進(jìn)行有效的人臉識(shí)別是個(gè)需要關(guān)注的問題。同樣的，對(duì)于高分辨圖像，對(duì)人臉識(shí)別算法的影響也需要進(jìn)一步研究。

（6）與學(xué)校設(shè)備的聯(lián)通 由于學(xué)校設(shè)備情況不同，要想完成人臉識(shí)別功能，還需要進(jìn)一步的調(diào)試和實(shí)驗(yàn)。

6.結(jié)論

智慧校園系統(tǒng)是當(dāng)今科技和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展結(jié)合的產(chǎn)物，符合當(dāng)前教學(xué)情況的需要。會(huì)極大地提高學(xué)校的管理和教學(xué)效率，但是其弊端也很明顯。太過于依賴硬件設(shè)備，在一些場(chǎng)合下可能會(huì)無法進(jìn)行工作，受光照。姿態(tài)、遮擋和圖像質(zhì)量影響較大。需要進(jìn)一步完善算法。做出一個(gè)完整的工作流程和錯(cuò)誤處理機(jī)制。

基金項(xiàng)目：遼寧科技學(xué)院2020年度大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目??? 項(xiàng)目編號(hào)：202011430072