基于人臉識別技術(shù)的考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析

陳暉

（中興軟件技術(shù)（濟(jì)南）有限公司 山東省濟(jì)南市 250000）

1 人臉識別技術(shù)原理

人臉識別技術(shù)是提取人的面部特征信息對用戶的身份進(jìn)行識別判定，相比指紋、虹膜等生物識別技術(shù)，人臉識別技術(shù)體現(xiàn)出非強(qiáng)制性與非接觸性的優(yōu)勢，用戶無需被動配合識別設(shè)備即可完成高效、智能化的身份識別。人臉識別的基本流程包括圖像采集、人臉檢測、圖像預(yù)處理、特征提取及人臉識別等步驟：

首先，系統(tǒng)通過圖像采集設(shè)備獲取包含人臉的照片，拍攝過程中可能會受到拍攝角度、光照環(huán)境、圖像清晰度、圖像大小不統(tǒng)一等客觀因素的影響，系統(tǒng)就需要通過豐富訓(xùn)練的人臉數(shù)據(jù)庫對照片進(jìn)行圖像預(yù)處理，解決拍攝角度不佳的問題，并對圖片進(jìn)行適當(dāng)?shù)纳炜s變換，保證圖像的統(tǒng)一性，解決圖像大小不統(tǒng)一的問題，采用灰度變換解決光照環(huán)境及圖像清晰度的問題。其次，人臉檢測及定位，利用人臉與非人臉區(qū)域的特征差異標(biāo)定出人臉位置，為后續(xù)人臉區(qū)域的特征提取做準(zhǔn)備。第三步進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括灰度變換、直方圖均衡化等處理方法，為提高人臉特征提取的準(zhǔn)確性，還需要通過人臉對齊、歸一化等圖像預(yù)處理技術(shù)提高人臉的標(biāo)準(zhǔn)性。第四步提取人臉特征，人臉識別技術(shù)中提取的面部物征包括幾何視覺特征、形狀與紋理特征、變換域特征、代數(shù)特征等，其中幾何視覺特征是指人臉五官特征，這種特征提取容易，計(jì)算量小，但是光照變化、人頭部姿勢變化會影響到特征提取效果。形狀與紋理特征是指人臉物理性差異導(dǎo)致的成像邊緣輪廓、灰度信息及顏色信息的差異，提取這類特征具有旋轉(zhuǎn)不變性的優(yōu)勢，但是要求圖像具有更高的分辨率。變換區(qū)域特征是指對圖像進(jìn)行傅里葉變換、小波變換等獲取圖像在另一個域的特征，提取這類特征可以有效解決幾何形變的問題。代數(shù)特征是指將二維圖像展開為一維向量，通過正交變換消除樣本之間的相關(guān)性，最終獲得依次遞減的特征值所對應(yīng)的一組特征向量。第五步進(jìn)行特征對比。在提取到合適的人臉特征后再通過分類器對人臉進(jìn)行分類，分類器可計(jì)算輸入人臉與數(shù)據(jù)庫中人臉的匹配值，如果計(jì)算結(jié)果滿足設(shè)定的閾值即可輸出人臉身份信息，完成特征對比。常見的分類器包括最近鄰分類器、支持向量機(jī)分類器、Adaboost級聯(lián)分類器等。第六步，身份匹配及驗(yàn)證。完成特征對比后獲得人臉在數(shù)據(jù)庫中的匹配對象，輸出人類對象的身份信息，驗(yàn)證識別結(jié)果。

2 系統(tǒng)功能需求

本研究提出的考勤系統(tǒng)的基本業(yè)務(wù)流如下：考勤系統(tǒng)管理員具有系統(tǒng)管理與用戶權(quán)限管理的權(quán)限，能夠建立普通用戶。企業(yè)員工在管理員模塊注冊賬號，采集普通企業(yè)員工的個人信息，企業(yè)員工的個人信息包括基本信息及人臉信息兩部分，系統(tǒng)檢測人臉圖片質(zhì)量，采集到的人臉圖片與系統(tǒng)要求相符，避免因?yàn)榻嵌葐栴}或光照問題導(dǎo)致人臉圖片質(zhì)量與系統(tǒng)要求不符?？记跁r間即為企業(yè)規(guī)定的員工上下班時間。在考勤打卡時開啟系統(tǒng)攝像頭采集人臉信息，將采集到的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫錄入的人臉信息進(jìn)行檢測匹配，匹配成功即為考勤成功。企業(yè)員工能夠登錄自己注冊的賬號查看考勤結(jié)果。

系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)管理、人臉信息管理及用戶登錄等功能。通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理功能可以查詢、修改數(shù)據(jù)，并能夠?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行初始化操作，管理員通過初始化操作將企業(yè)員工的個人基本信息及人臉信息輸入數(shù)據(jù)庫中。人臉信息管理主要是在用戶注冊系統(tǒng)賬號時采集人臉信息，員工需要提交兩到三張人臉照片，系統(tǒng)人臉識別模塊將人臉信息轉(zhuǎn)變?yōu)槿四樚卣飨蛄?，再將其保存于?shù)據(jù)庫中。通過人臉圖像信息管理功能能夠添加、修改人臉信息及員工的基本信息，此處需要注意，人臉信息存儲于數(shù)據(jù)庫時主要是特征向量，這一向量對人無可視性，因此無法查詢?nèi)四樞畔ⅲ荒懿樵內(nèi)四樞畔⑤斎肭闆r。雖然檢測系統(tǒng)在既定范圍內(nèi)具有魯棒性，但是仍然需要定期更新一次人臉數(shù)據(jù)庫，才能保證人臉信息的時效性與安全性。用戶登錄功能可以根據(jù)用戶類型設(shè)定不同的權(quán)限，系統(tǒng)管理員具有最高權(quán)限，能夠修改所有用戶的信息，普通員工權(quán)限相對較低，通常只能夠查詢自己的個人信息。

3 基于人臉識別的考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境

本研究提出的基于人臉識別的考勤系統(tǒng)主要運(yùn)行于帶有攝像頭的電腦主機(jī)，經(jīng)過檢測系統(tǒng)軟件基本環(huán)境需求如下：采用Win10 Professional 64bit，顯卡NvidiaGTX1060，CPU采用Inter第七代酷睿，i5 700，內(nèi)存16G。本系統(tǒng)主要適用于中小型公司，因此對數(shù)據(jù)庫的存儲容量、傳輸速度要求相對較低，因此采用MySQL數(shù)據(jù)庫，體積小且訪問速率高。

3.2 軟件框架設(shè)計(jì)

目前軟件設(shè)計(jì)架構(gòu)主要包括多層系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及客戶端-服務(wù)器兩種方式。多層系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要是將大程序拆分成幾個子目標(biāo)程序，每個子程序又有固定的邏輯及功能關(guān)系，子程序又能夠拆分為功能劃分更細(xì)致的子功能。多層系統(tǒng)結(jié)構(gòu)應(yīng)用最為普遍的為4層結(jié)構(gòu)，包括業(yè)務(wù)邏輯層、表示層、數(shù)據(jù)訪問層、應(yīng)用層等。多層系統(tǒng)結(jié)構(gòu)具有結(jié)構(gòu)簡單、研究簡單、目標(biāo)設(shè)計(jì)簡單的優(yōu)勢，且程序系統(tǒng)與子程序互相獨(dú)立，每個子程序均能夠單獨(dú)檢測，提高了接口調(diào)試的便利性。當(dāng)然其不足在于可養(yǎng)護(hù)性較差，設(shè)計(jì)功能不佳且繁瑣，系統(tǒng)升級也比較復(fù)雜，程序拓展功能較差，一旦用戶請求暴增需要逐級修改代碼，導(dǎo)致架構(gòu)擴(kuò)展十分困難。客戶端-服務(wù)器模式主要包括主服務(wù)器、子客戶端兩大模塊，客戶端組件向服務(wù)器組件發(fā)送請求，服務(wù)器針對客戶端的需求提供對應(yīng)服務(wù)。服務(wù)器能夠同時完成多個客戶端的服務(wù)申請。相比上述多層系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，客戶端-服務(wù)器結(jié)構(gòu)在程序拓展方面的優(yōu)勢十分突出，該結(jié)構(gòu)將信息數(shù)據(jù)存儲為內(nèi)存信息模塊的形式，信息模塊可以復(fù)制，且信息模塊并未應(yīng)用中央信息庫，因此大大提高了程序的可擴(kuò)展性。且該結(jié)構(gòu)會對特殊功能的處理單元封裝成特定的處理單元，需要添加新功能時可以重新建立新的處理單元，需要縮減相關(guān)功能時直接將對應(yīng)的處理單元去掉即可。

本研究軟件框架設(shè)計(jì)綜合了多層系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及客戶端-服務(wù)器兩種模式的優(yōu)點(diǎn)，系統(tǒng)整體架構(gòu)采用多層系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方式，數(shù)據(jù)庫、模型更新的訪問操作則采用客戶端-服務(wù)器模式。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包括UI操作層、應(yīng)用功能層、內(nèi)部邏輯層及數(shù)據(jù)接口層，UI操作層的主要功能是提供簡潔的人機(jī)交互界面，包括考勤圖像、員工信息及考勤信息的顯示，應(yīng)用功能層主要實(shí)現(xiàn)與用戶交互的操作，包括人臉圖像采集、人臉檢測識別、修改或存儲考勤信息等。內(nèi)部邏輯層即為系統(tǒng)后臺，主要功能的處理考勤數(shù)據(jù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；數(shù)據(jù)庫接口層主要功能包括存儲員工信息與考勤信息，并提供對應(yīng)的接口。

3.3 人臉檢測模塊的設(shè)計(jì)

人臉測試模塊的主要功能包括測試、識別及錄入人臉圖像信息，系統(tǒng)先通過實(shí)時測試攝像頭抓取人臉圖像，通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對抓取到的人臉圖像進(jìn)行檢測、評估，根據(jù)要測結(jié)果記錄員工的考勤信息。本文提出的人臉識別系統(tǒng)中，人臉的查找采用OpenCV內(nèi)部設(shè)計(jì)的級聯(lián)檢測器，該檢測器中包含有視覺庫，視覺庫中的臉部級聯(lián)分類器是訓(xùn)練好的，只需加載級聯(lián)文檔，即可利用級聯(lián)檢測器中的人臉檢測功能模塊，實(shí)現(xiàn)人臉信息的動態(tài)或靜態(tài)檢測。待檢測的人臉圖像載入系統(tǒng)后，系統(tǒng)會由攝像頭或視頻資料中獲取人臉的幀圖片，然后對圖片進(jìn)行預(yù)處理。根據(jù)攝像機(jī)的編碼，視頻資料的文件名調(diào)取VideoCapture函數(shù)，讀取攝像頭中的圖像，再對其進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，圖像的預(yù)處理即可完成。然后再對人臉圖像進(jìn)行檢測，在輸入圖像中提取邊界并框取出來。

3.4 人臉識別模塊的設(shè)計(jì)

完成人臉檢測后即進(jìn)行人臉識別，在訓(xùn)練分類器時要使用一定數(shù)量的圖像作為訓(xùn)練集，一個優(yōu)秀的訓(xùn)練集一定是涵蓋了人臉變化的各種情況。比如只需要識別正面的人臉，訓(xùn)練集圖像中僅有正面人臉即可滿足訓(xùn)練要求；如果識別圖像中的人臉是側(cè)臉或者向上的角度，則訓(xùn)練集中也可包含對應(yīng)角度的人臉圖像，否則人臉識別算法很難完成這類圖像的識別。因此需要通過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，盡量避免這類問題。攝像頭采集到的人臉圖像與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的圖片大小不統(tǒng)一，需要通過伸縮變換統(tǒng)一圖片的大小，并將多余的邊框填充為黑色。對人臉圖像按照注冊編號保存于本地?cái)?shù)據(jù)庫，并能夠以圖像的本地路徑為標(biāo)準(zhǔn)從數(shù)據(jù)庫中讀取圖像。

搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用python+keras+tensorflow 做后臺，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括4層卷積層、2層最大池化層及全連接層，其中Activation函數(shù)以Relu為激活函數(shù)，結(jié)合全連接及Dropout層搭建網(wǎng)絡(luò)。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積類似于圖像處理中提取特征的操作，池化包括最大池化和平均池化，類似于降維處理；Dense全連接層即經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全連接。為了實(shí)現(xiàn)更高的訓(xùn)練速，避免過擬合的問題，Dropout訓(xùn)練時會按照特定的概率隨機(jī)丟棄一些神經(jīng)元；Flatten用于卷積層與全連接層之間，卷積輸出的多維數(shù)據(jù)通過Flatten拍扁為一維數(shù)據(jù)輸送至全連接層；最后一層采用Softmax函數(shù)作為激活涵數(shù)，該函數(shù)在多分類的情況下應(yīng)用非常普遍。員工基本信息與考勤信息采用MySQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作與管理，采用Python3中PyMySQL連接MySQL數(shù)據(jù)庫。

4 系統(tǒng)運(yùn)行界面

系統(tǒng)運(yùn)行界面包括登錄界面、管理員界面、員工注冊界面、考勤識別界面及員工信息界面。通過登錄界面登錄系統(tǒng)，輸入正確的用戶名及密碼，選擇正確的用戶類型即可登錄，如數(shù)據(jù)庫中不存在用戶信息，登錄界面顯示登錄失敗。管理員界面主要用于員工信息的錄入操作，通常只有管理員才能進(jìn)入該界面，在該界面可以采集員工的人臉信息及基本信息。數(shù)據(jù)采集完成后點(diǎn)擊“訓(xùn)練”即開始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；此外，管理員還可以通過管理界面查詢員工的簽到信息、個人信息數(shù)據(jù)等。企業(yè)員工通過員工注冊界面錄入個人信息，填寫完基本資料后即采集人臉信息。點(diǎn)擊“采集”系統(tǒng)會自動啟動攝像采集員工圖片，當(dāng)攝像窗口中顯示出大小正確、人臉位置準(zhǔn)確、圖像清晰的圖像信息時，系統(tǒng)會自動完成人臉識別，并保存于本地文件夾。采集人臉圖像信息時可以多拍攝幾張不同角度的圖片，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量及訓(xùn)練模型的魯棒性，避免人臉發(fā)生細(xì)微變化導(dǎo)致模型識別失敗。考勤識別界面主要進(jìn)行人臉識別，人臉對準(zhǔn)攝像頭后系統(tǒng)會自動框出識別到的人臉，完成識別后通過員工信息界面可查詢到員工信息，點(diǎn)擊“確定”即表示打卡成功。