人臉識別與高校學生考勤系統(tǒng)

李春梅 張 揚 陳靜雪 楊 琪

（安徽新華學院大數(shù)據(jù)與人工智能學院，安徽 合肥 230088）

0 引言

目前高校學生考勤是高校日常管理中的一項重要工作，大部分高校采用人工點名，以考勤登記表形式記錄考勤信息，這樣不僅耗時耗力、容易出錯，而且效率低、資源浪費嚴重。因此，需設計一個高校學生考勤管理系統(tǒng)，使得考勤管理更加方便、高效。

人臉識別是近幾年深度學習的典型代表，系統(tǒng)通過采集人臉信息、對圖片進行處理、檢測、識別等過程，利用TensorFlow平臺[1]，應用MTCNN等技術(shù)進行人臉檢測、模型訓練，進而進行人臉識別，據(jù)此設計并實現(xiàn)了基于人臉識別的考勤系統(tǒng)。

1 項目原理

1.1 人臉識別基本原理

人臉識別技術(shù)簡而言之是將攝像頭識別到的人臉與系統(tǒng)預先錄入的人臉進行特征判斷，多方位多角度匹配特征最符合的一個。其中人臉檢測是人臉識別的重要環(huán)節(jié)，人臉檢測將人臉的特征與人臉圖像進行各個區(qū)域的特征進行對比，相似度達到一定的閾值則判斷為人臉。如圖1所示，人臉識別主要分為三個流程：人臉檢測（Face Detection）、人臉對齊（Face Alignment）以及人臉特征表征（Feature Representation）[2]。

圖1 人臉識別算法

1.2 MTCNN

MTCNN算法是一種基于深度學習的人臉檢測和人臉對齊方法，它可以同時完成人臉檢測和人臉對齊的任務，相比于傳統(tǒng)的算法，它的性能更好，檢測速度更快。MTCNN算法包含三個子網(wǎng)絡：Proposal Network（PNet）、Refine Network（R-Net）、Output Network（O-Net），這三個網(wǎng)絡對人臉的處理依次從粗到細[3]。

2 系統(tǒng)功能分析

本考勤系統(tǒng)主要用于課堂學生考勤，具備無感知、主動式、高準確率等特點，集人臉采集、人臉考勤、數(shù)據(jù)統(tǒng)計于一體，有效地解決了打卡慢、代打卡、資源浪費等問題。

只需在教室中安裝人臉識別攝像機，利用精準的人臉識別算法，即可主動識別學生的面部信息，確認是本班級學生后完成該學生的考勤簽到。結(jié)合課表以及上課時間，實時監(jiān)測學生的簽到、簽退、缺勤、早退等情況，自動生成考勤報表。

本考勤系統(tǒng)可分為樣本庫管理、課表管理、課堂考勤以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計共四大模塊。

2.1 樣本庫管理

本模塊主要包括學生人臉樣本采樣以及樣本審核等功能。除了支持學生自主錄入個人樣本的功能之外，還提供了批量導入功能，可以按照院系、專業(yè)、班級等批量導入單獨采集的學生人臉樣本數(shù)據(jù)以及圖片信息。

2.2 課表管理

本模塊主要功能是維護課表，包括每周的課程安排、上課的時間段等?？梢园凑招^(qū)、學年、學期、院系、專業(yè)、班級等類別分別設置其相對用的課表內(nèi)容。

2.3 課堂考勤

根據(jù)已經(jīng)制定的課表，在上課時針對教室內(nèi)的學生分時、分區(qū)域的進行人臉抓拍，自動識別在堂學生，課后進行統(tǒng)計上課人數(shù)、缺勤、出勤、事假人數(shù)，并保存圖片用于課后調(diào)取查詢、比對、糾正等。

2.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

統(tǒng)計班級出勤人數(shù)、缺勤人數(shù)、遲到人數(shù)、請假人數(shù)等。支持按照年級、班級、學生、考勤模式等考勤結(jié)果分類對比和排行，支持按權(quán)限、時間、教室、班級、授課教師、學期、學年、班級、學生、考勤模式查詢考勤結(jié)果，并支持分類批量報表導出功能。

3 人臉識別系統(tǒng)的實現(xiàn)

人臉識別是本系統(tǒng)的重中之重，是最主要的功能。系統(tǒng)中關(guān)于人臉識別主要分為兩大部分：

3.1 創(chuàng)建樣本數(shù)據(jù)集

3.1.1 前期準備

由學生主動提交或者是統(tǒng)一采集學生的人臉圖片，每位學生分別從不同角度、不同姿勢下進行采集。共分為5種姿勢下的4種不同角度采集20張圖片。同時將學生信息及其臉部圖像以及圖像的特征值存儲到本地，如圖2所示。

圖2 人臉采集界面

3.1.2 人臉識別

利用MTCNN識別其中的人臉，并且將識別出的結(jié)果存放于對應的文件夾中。

3.2 完成人臉識別

3.2.1 加載樣本數(shù)據(jù)

3.2.2 打開待檢測圖像，識別出人臉

3.2.3 和樣本的embedding進行比較

4 結(jié)語

本文利用TensorFlow2.6平臺實現(xiàn)了基于人臉識別的大學課堂考勤系統(tǒng)，經(jīng)過測試，該系統(tǒng)實現(xiàn)了通過識別學生人臉從而完成了學生的課堂簽到功能，省去了教師點名的時間，同時也方便了學生，提高了教師的課堂管理效率，解決了學生被動式考勤帶來的代考、代到、漏考、誤考、效率低等問題。雖然目前所做的功能還比較簡單，比較少，可能還存在些疏漏之處，但總體來說，達到了預期的目標，也為課堂考勤提供了一條新思路。