基于MTCNN的FaceNet架构的人脸识别考勤系统设计与实现
基于人脸识别技术的考勤系统设计与实现
基于人脸识别技术的考勤系统设计与实现一、引言随着科技的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，其中之一就是考勤系统。
传统的考勤方式存在着很多弊端，比如容易被人为欺骗、效率低下等问题。
而基于人脸识别技术的考勤系统能够有效解决这些问题，提高考勤的准确性和效率。
本文将介绍基于人脸识别技术的考勤系统设计与实现。
二、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种生物特征识别技术，通过对人脸图像进行采集、处理和比对，来实现身份识别的一种技术手段。
其主要包括人脸检测、人脸特征提取和匹配三个步骤。
在人脸识别技术中，深度学习和神经网络技术得到了广泛应用，使得人脸识别的准确率和速度都得到了显著提升。
三、基于人脸识别技术的考勤系统设计1. 系统架构设计基于人脸识别技术的考勤系统主要包括以下几个模块：人脸采集模块、人脸检测与特征提取模块、数据库管理模块、考勤记录管理模块等。
系统通过摄像头采集员工的人脸信息，经过处理和比对后将结果存储到数据库中，并生成考勤记录。
2. 人脸采集与注册在系统初次使用时，员工需要进行人脸采集和注册。
系统会要求员工站在摄像头前进行拍照，然后提取出员工的人脸特征并存储到数据库中。
这样就完成了员工的注册过程。
3. 考勤流程当员工到达公司或者办公室时，系统会自动识别员工的人脸信息，并将其与数据库中存储的信息进行比对。
如果匹配成功，则记录员工的考勤时间；如果匹配失败，则提示员工重新进行验证。
4. 数据库管理数据库管理模块用于存储员工的人脸信息以及考勤记录。
可以根据需要对数据库进行备份和恢复操作，确保数据的安全性和完整性。
四、考勤系统实现1. 硬件设备选择在实现基于人脸识别技术的考勤系统时，需要选择合适的硬件设备，包括高清摄像头、计算机等设备。
摄像头需要具备较高的像素和拍摄速度，以保证准确性和效率。
2. 软件开发考勤系统的软件开发是实现整个系统的关键。
开发人员需要针对公司的实际需求进行功能设计和界面设计，保证系统稳定运行并具有良好的用户体验。
基于人脸识别技术的考勤系统设计与实现
基于人脸识别技术的考勤系统设计与实现随着科技的不断发展，人们越来越依赖自动化和数字化解决问题，其中在工作场所中，考勤系统更是不可或缺的一部分。
传统的考勤方式需要员工手动打卡、刷卡或者签到等，容易出现人为操作失误和作弊现象，导致考勤数据不准确。
而基于人脸识别技术的考勤系统能够更加准确、便捷地解决这个问题。
一、人脸识别技术简介人脸识别技术是指利用计算机分析个体面部特征，自动进行身份识别的技术。
它的基本原理是通过数码摄像机采集图像，对照特定的识别算法和参考模板库，将图像中的面部特征与参考模板进行匹配，从而达到人脸识别的目的。
随着计算机性能的提高和算法的发展，人脸识别技术在安全监管、考勤打卡、智能门禁、自助机等领域得到了广泛应用。
二、基于人脸识别技术的考勤系统的设计与实现1、需求分析基于人脸识别技术的考勤系统需要实现对员工的身份确认和考勤记录的存储与查询功能。
在设计过程中应考虑如下几点：1）识别准确率：由于员工人数众多，考勤识别准确率对系统使用的可靠性非常重要。
2）工作效率：系统应支持多人同时刷脸，保证员工顺畅打卡。
3）数据安全性：考勤数据需要按照安全等级进行存储及备份，防止数据泄露。
2、系统设计基于上述需求分析，我们可以设计出以下考勤系统：前端模块：工作人员使用界面，包括录入员工信息、刷脸打卡、历史记录查询和异常管理等模块。
人脸识别模块：采用深度学习算法实现人脸识别，该模块可以实时识别员工的面部特征以及身份，支持实时更新人脸库，提高识别准确率。
数据库模块：用于存储员工信息和考勤记录等数据，包括员工ID、姓名、人脸特征以及打卡时间等。
后端模块：支持多种常用数据库（如MySQL等）和流行开发框架（如Spring Boot等），负责处理前端模块的请求，进行业务逻辑处理，并在数据库中进行数据的增删改查等操作。
3、系统实现系统底层采用常见的硬件设备，如IP摄像头、服务器、网络设备等，用于用户的身份认证和记录考勤信息。
基于人脸识别技术的考勤系统设计
基于人脸识别技术的考勤系统设计近些年来，随着科技的不断发展，越来越多的企业和学校开始使用基于人脸识别技术的考勤系统。
相对于传统的考勤方式，人脸识别技术在精度、效率、便利性等方面都有极大的提高，被广泛应用于各行各业。
本文将探讨基于人脸识别技术的考勤系统的设计和实现。
一、需求分析在设计一个系统之前，我们首先需要进行需求分析。
基于人脸识别技术的考勤系统的需求可以从以下几个方面入手：1.识别精度由于考勤系统的最终目的是要准确识别每一个员工的脸部信息，并据此进行记录，因此系统的识别精度必须要足够高。
一般来说，系统应能在各种光线条件下对人脸进行准确识别，并能够辨认出不同角度和表情下的同一张脸。
2.响应速度考勤系统的响应速度也是一个非常重要的因素。
如果识别速度过慢，会增加员工的等待时间，从而影响到工作效率。
因此，在设计系统时，需要在保证识别精度的前提下，尽可能地提高响应速度。
3.易用性由于考勤系统将被广泛应用于学校和企业，因此易用性也是一个十分重要的考虑因素。
系统应该能够方便地进行设置和操作，并且尽可能地降低对用户的学习成本。
此外，系统的界面也应该简单明了，便于用户快速上手。
4.数据安全考勤系统使用的是员工的个人信息，因此系统的安全性也是至关重要的。
系统设计时应该考虑到数据的安全性，确保员工的个人信息不会被外泄。
二、设计方案在进行需求分析后，我们可以开始设计基于人脸识别技术的考勤系统。
具体的设计方案如下：1.硬件设备考勤系统需要配备一定的硬件设备，包括摄像头、嵌入式开发板、屏幕、继电器等。
摄像头用于拍摄员工的照片，嵌入式开发板用于运行系统程序，屏幕用于显示考勤记录，继电器用于控制门锁的开关。
2.系统架构系统架构可以分为前端和后端两部分。
前端主要负责员工的人脸信息采集和识别工作，后端主要负责存储和分析考勤数据。
在前端方面，我们采用深度学习算法来进行人脸识别。
具体来说，我们可以使用OpenCV和Dlib等开源库来训练模型，以实现精准识别功能。
基于人脸识别技术的学生考勤管理系统设计
基于人脸识别技术的学生考勤管理系统设计学生考勤管理是学校管理中一个重要的环节，它对于教育教学工作的顺利开展具有重要意义。
随着科技的不断进步和人脸识别技术的广泛应用，基于人脸识别技术的学生考勤管理系统设计成为了一种有效的解决方案。
本文将围绕这一任务名称，探讨如何设计一个基于人脸识别技术的学生考勤管理系统，并阐述它的优势和实施步骤。
首先，基于人脸识别技术的学生考勤管理系统设计主要由以下几个组成部分构成：人脸数据采集模块、人脸识别与比对模块、考勤记录管理模块和报表生成分析模块。
下面将一一介绍这些模块的功能和实施步骤。
人脸数据采集模块是整个系统的基础，它的工作是将学生的人脸数据采集并存储到数据库中。
这个模块可以使用摄像头采集学生的人脸图像，然后提取出人脸特征并与学生的个人信息进行关联。
为了提高系统的准确性和稳定性，可以采用多个摄像头同时进行采集。
此外，为了保护学生的个人隐私，系统应确保人脸数据的安全存储和传输。
人脸识别与比对模块是系统的核心，它的工作是根据采集到的人脸数据实现学生考勤的自动化。
通过对学生在摄像头前的人脸图像进行识别和比对，系统能够确定学生的身份，并进行自动考勤。
为了提高识别的准确性和速度，可以采用现代人脸识别算法，如深度学习算法。
此外，系统还应具备强大的容错能力，能够应对不同光照条件、角度和表情等因素的影响。
考勤记录管理模块是对考勤数据的管理和统计，它的工作是将考勤记录存储到数据库中，并提供查询和统计功能。
系统可以根据学生的考勤情况生成相应的考勤报表，包括学生的出勤次数、旷课次数、迟到次数等。
此外，系统还可以根据需要进行适当的数据分析，提供给教师、家长和学校管理者参考和决策依据。
报表生成分析模块是对考勤数据进行分析和展示的模块，它的工作是根据考勤记录生成相应的统计报表，并提供可视化的界面展示。
系统可以通过图表、表格和图像等形式向用户展示考勤数据的趋势和规律，帮助教师和学校管理者更好地了解学生的考勤状况，及时采取相应的管理措施。
基于人脸识别的人员考勤系统设计与实现
基于人脸识别的人员考勤系统设计与实现随着科技的快速发展和应用的普及，传统的人员考勤方式逐渐被数字化的解决方案所替代。
而其中基于人脸识别的人员考勤系统成为了一种非常方便和高效的解决方案。
本文将介绍基于人脸识别的人员考勤系统的设计与实现。
一、引言在传统的人员考勤系统中，常常需要人工记录员工的考勤时间，存在着效率低下和容易出现错误等问题。
相比之下，基于人脸识别技术的人员考勤系统能够准确识别员工的身份，并自动记录其考勤时间，不仅提高了考勤的效率，还降低了出错的可能性。
二、系统设计1. 系统架构基于人脸识别的人员考勤系统主要包括以下几个组成部分：人脸采集模块、人脸比对模块、考勤记录模块和管理界面模块。
人脸采集模块用于采集员工的人脸图像，人脸比对模块用于将采集到的人脸图像与已有的员工人脸图像进行比对，考勤记录模块用于记录员工的考勤时间和出勤情况，管理界面模块用于对系统进行设置和管理。
2. 系统流程基于人脸识别的人员考勤系统的流程如下：(1) 人脸采集阶段：员工在入职时，系统会要求员工提供一张符合要求的人脸照片，并将其存储在数据库中。
(2) 考勤过程：员工在到达办公地点时，系统会自动识别员工的脸部特征，并与数据库中的照片进行比对。
如果比对成功，则系统记录下员工的考勤时间；如果比对失败，则提示员工重新进行识别。
(3) 生成报表：系统根据考勤记录生成考勤报表，包括员工的出勤情况、迟到早退情况等。
3. 技术支持为了实现基于人脸识别的人员考勤系统，需要以下技术的支持：(1) 人脸检测和识别技术：通过采用人脸检测和识别算法，实现对员工的脸部特征进行识别和比对。
(2) 数据库管理技术：存储员工的人脸图像和考勤记录等信息，保证系统的正常运行。
(3) 网络通信技术：将考勤记录传输到服务器，并进行数据处理和报表生成。
三、系统实现基于人脸识别的人员考勤系统的实现需要通过软件和硬件的配合完成。
1. 软件实现通过编程语言和相关软件开发工具，开发人脸采集、比对、记录和管理等模块的功能，并实现相应的算法和逻辑。
基于人脸识别的考勤系统设计与实现
基于人脸识别的考勤系统设计与实现概述：随着科技的发展和应用场景的改变，传统的纸质考勤方式逐渐被自动化的考勤系统所取代。
在众多的自动化考勤系统中，基于人脸识别的考勤系统因其高度准确性和方便性逐渐受到广大用户的欢迎。
本文将介绍基于人脸识别的考勤系统的设计与实现。
一、系统架构设计1. 系统目标：基于人脸识别的考勤系统旨在提高考勤的准确性、便捷性和效率性，减少人力资源的浪费。
2. 系统组成：基于人脸识别的考勤系统由以下几个关键组成部分构成：a) 人脸采集模块：用于采集员工在考勤时的人脸图像，可使用摄像头等设备进行采集。
b) 人脸识别算法：使用先进的人脸识别算法对采集到的人脸图像进行处理和识别，以确定员工的身份。
c) 考勤记录模块：记录每位员工的考勤信息，包括考勤时间、员工姓名等。
d) 数据库：用于存储员工的人脸信息和考勤记录信息。
e) 系统管理模块：用于管理系统的配置、权限等。
3. 系统流程：基于人脸识别的考勤系统的流程如下：a) 员工在考勤时，将面部对准摄像头，人脸采集模块会采集员工的人脸图像。
b) 采集到的人脸图像会经过人脸识别算法的处理。
c) 系统会将处理后的人脸图像与数据库中的人脸信息进行对比。
d) 如果匹配成功，系统会记录考勤时间并保存考勤记录。
e) 如果未匹配成功，系统会提示员工重新进行考勤。
f) 考勤记录可通过系统管理模块进行查询和导出。
二、系统实现1. 科技基础：基于人脸识别的考勤系统依赖于先进的人脸识别算法，如深度学习的卷积神经网络（CNN）等。
2. 人脸采集模块：a) 使用高清摄像头，保证采集到的人脸图像清晰度。
b) 考虑到光线条件的变化，摄像头应能自适应不同光线环境。
c) 增加人脸采集时的操作提示，确保员工正确进行人脸采集。
3. 人脸识别算法：a) 使用先进的人脸识别算法，例如基于深度学习的卷积神经网络。
b) 训练人脸识别模型时，应使用多样化的人脸图像数据集，以提高模型的准确性。
c) 经过训练后的模型应能够高效地对人脸进行识别。
基于人脸识别技术的考勤签到系统
基于人脸识别技术的考勤签到系统
基于人脸识别技术的考勤签到系统是一种利用人工智能和计算机视觉技术实现的自动化签到系统。
它通过对员工的面部特征进行识别和比对，实现自动化的考勤签到过程，大大提高了考勤效率和准确率。
下面将从系统原理、工作流程和应用场景等方面详细介绍基于人脸识别技术的考勤签到系统。
基于人脸识别技术的考勤签到系统的原理是利用摄像头采集员工的面部图像，并提取面部特征进行分析和比对。
系统首先需要进行员工的面部信息注册，在注册阶段，摄像头会采集员工的面部图像，并提取面部特征，然后将这些特征存储到数据库中。
在签到时，摄像头再次采集员工的面部图像，并提取面部特征进行比对，系统会将比对结果与数据库中的注册信息进行匹配，从而实现考勤签到的自动化过程。
基于人脸识别技术的考勤签到系统具有许多优势和应用场景。
它可以大大提高考勤的准确性和效率。
传统的考勤方式，如打卡机或签到表，容易出现漏打卡等问题，而基于人脸识别技术的考勤签到系统可以实现全自动化的签到过程，减少人为因素的干扰，大大提高考勤的准确性。
它可以实现无接触的考勤方式。
在当前新冠疫情情况下，避免员工接触考勤设备，减少传播风险是非常重要的，而基于人脸识别技术的考勤签到系统可以实现无接触的签到方式，有效避免了传播风险。
它还可以应用于各种场景，如企业、学校、医院等，解决了传统考勤方式的诸多问题，提高了管理效率。
基于人脸识别技术的考勤系统设计
基于人脸识别技术的考勤系统设计第一章：引言在社会的发展过程中，随着科技的快速发展，人们的生活水平也得到了很大的提高。
在教育行业，尤其是在学校管理上，随着学生人数的增加，考勤管理成为学校必须要面对的一个问题。
为了更好地解决这个问题，基于人脸识别技术的考勤系统逐渐成为了学校的首选方案。
本文将对基于人脸识别技术的考勤系统的设计进行详细阐述。
第二章：相关技术介绍人脸识别技术是指通过计算机对人的面部图像进行分析和识别的技术。
该技术的基本目的是识别出面部图像中的各种不同的特征点，从而进一步实现对人员身份的识别。
人脸识别技术现在在学校考勤系统中得到了广泛应用。
考勤系统主要包括视频监控、存储设备、图像处理、人脸检测、人脸特征提取和特征匹配等模块。
第三章：考勤系统设计3.1 系统架构基于人脸识别技术的考勤系统一般包括前端采集设备，服务端管理系统和客户端展示系统三个部分。
基础的考勤系统包括网络部分和存储部分，采集设备部分一般都是用来采集学生面部图像的采集器。
服务端管理系统部分通过人脸识别技术来进行数据分析和处理，实现考勤登记和记录的功能。
客户端展示系统主要用于向相关人员展示考勤情况。
3.2 考勤流程考勤系统的流程一般包括如下步骤：学生脸部图像采集、人脸特征提取、特征匹配、考勤记录和考勤查询。
3.3 系统实现基于人脸识别技术的考勤系统一般采用C/S（客户端/服务器传统架构）模式，通过实时采集学生的面部图像来进行考勤管理，采集设备一般采用高清摄像头。
考勤系统采用.NET的技术实现，采用MSSQL数据库进行数据存储和管理。
通过利用Face++的实现技术，对采集的学生面部特征点进行设置和识别，再通过数据库进行图像信息的存储和查询工作。
第四章：总结与展望基于人脸识别技术的考勤系统通过利用计算机对人的面部图像进行分析和识别，为学校和学生带来了很大的便利。
通过考勤系统的实施，学校可以方便地管理学生的出勤情况，从而更好地控制出勤率和管理质量。
基于人脸识别的课堂考勤管理系统设计与实现
基于人脸识别的课堂考勤管理系统设计与实现目录一、内容概述 (3)1. 研究背景与意义 (4)1.1 背景介绍 (5)1.2 研究意义 (6)2. 研究现状及发展趋势 (7)2.1 国内外研究现状 (9)2.2 发展趋势与展望 (10)二、系统需求分析 (11)1. 系统功能需求 (12)1.1 考勤管理功能 (13)1.2 人脸识别功能 (14)1.3 数据管理功能 (14)2. 系统性能需求 (15)2.1 识别准确率 (17)2.2 处理速度 (18)2.3 系统稳定性 (19)三、系统设计与实现 (20)1. 系统架构设计 (21)1.1 硬件设备选型与配置 (23)1.2 软件系统架构规划 (24)2. 人脸识别技术选型及应用 (25)2.1 人脸识别技术概述 (26)2.2 技术选型依据 (27)2.3 技术应用方案 (28)3. 数据库设计 (29)3.1 数据库需求分析 (30)3.2 数据库表结构设计 (31)4. 界面设计 (32)4.1 界面风格与布局设计 (34)4.2 主要界面设计与实现 (35)四、系统实现细节 (36)1. 人脸识别模块实现 (37)1.1 人脸检测算法应用 (38)1.2 特征提取与匹配算法实现 (40)1.3 模型训练与优化策略 (41)2. 考勤管理模块实现 (42)2.1 学生信息录入与管理 (44)2.2 考勤记录生成与查询 (45)2.3 数据分析与报表生成 (46)3. 数据管理模块实现 (47)3.1 数据存储与备份策略 (49)3.2 数据安全保护措施 (51)3.3 数据访问控制机制 (52)五、系统测试与优化 (53)一、内容概述随着信息技术的快速发展，课堂考勤管理作为教学管理的重要环节，面临着越来越高的效率和便捷性要求。
传统的人工记录和点名方式已逐渐不能满足现代教育的需求，基于人脸识别的课堂考勤管理系统应运而生。
本设计旨在实现一种高效、准确、便捷的课堂考勤方式，以提高课堂管理效率，保障教学秩序。
基于人脸识别技术的考勤系统设计与应用
基于人脸识别技术的考勤系统设计与应用一、引言近年来，随着科技发展和信息时代的到来，传统的考勤方式已经无法满足现代企业对于考勤精准度和效率的要求。
而人脸识别技术凭借其准确度、速度和便利性逐渐成为现代考勤系统的首选技术手段。
本文将从人脸识别技术的优势和应用场景入手，详细介绍基于人脸识别技术的考勤系统的设计与应用。
二、人脸识别技术的优势传统的考勤系统大多采用刷卡、指纹等方式进行考勤，这些方式都需要考勤者身体接触，有一定的隐私漏洞，而且对于比较高级的系统，成本不低。
而人脸识别技术的优势在于：1.非接触式：人脸识别技术可以通过摄像头实现远距离考勤，无需考勤者接触任何物品，大大提升了考勤的便利性。
2.高度准确：人脸识别技术借助计算机视觉和人工智能技术，通过比对考勤者的容貌特征进行识别，并配合传感器、摄像头等硬件设备，达到高精度的考勤效果。
3.高速度：与刷卡、指纹等考勤方式相比，人脸识别的速度更快，且不会因为身体情况、手指位置等问题导致识别失败。
4.便于信息化管理：采用人脸识别技术的考勤系统可以方便地将考勤数据转化为数字化的信息进行管理，提高企业信息化管理水平。
三、基于人脸识别技术的考勤系统设计基于人脸识别技术的考勤系统主要分为硬件和软件两个部分，下面分别进行介绍：1.硬件设计：硬件部分主要包括摄像头、传感器和展示屏等设备。
其作用分别是采集考勤者的面部数据、判断考勤者是否与系统匹配、进行提醒或展示相关数据等。
在这些设备的选定上，需要考虑设备的稳定性、清晰度、适应性和价格等因素。
2.软件设计：软件部分主要包括考勤管理软件和人脸特征提取算法。
其中，考勤管理软件用于管理、展示考勤数据，提供数据分析和查询，而人脸特征提取算法用于对比考勤者面部信息与系统存储的模板信息，进行识别和匹配。
在软件设计上，需要注意保证算法的准确性和响应速度，提供一个简单易用的操作界面，同时兼顾数据的安全性和可管理性。
四、基于人脸识别技术的考勤系统应用基于人脸识别技术的考勤系统应用场景非常广泛，在各种企事业单位都有着广泛应用：1.企业考勤系统：在企业内部，采用人脸识别技术的考勤系统可以替代传统的考勤方式，提高员工的考勤效率和管理水平，减少考勤异常和管理成本。
基于人脸识别的校园考勤管理系统设计与实现
基于人脸识别的校园考勤管理系统设计与实现随着科技的发展，校园考勤管理系统也迎来了新的变革。
传统的考勤方式存在很多问题，例如考勤卡易丢失、学生代签等问题，导致考勤结果不准确、管理不便。
为解决这些问题，基于人脸识别的校园考勤管理系统应运而生。
人脸识别是一种生物识别技术，通过分析和识别人脸的特征来进行身份验证。
基于人脸识别的校园考勤管理系统将学生的人脸特征和个人信息建立关联，并通过对比数据库中的人脸信息，自动完成学生的考勤记录。
下面将介绍该系统的设计和实现流程。
首先，系统需要搜集学生的人脸数据。
在系统初始阶段，学生可以通过特定设备进行人脸录入，如人脸识别门禁机。
学生在这个设备前进行面部采集，系统将提取关键特征并以唯一编码的形式存储到数据库中。
其次，系统需要建立学生人脸特征与个人信息的对应关系。
每个学生的人脸特征与其学号、姓名等个人信息进行关联，以方便后续查询和管理。
接着，系统需要设计并开发考勤识别模块。
该模块负责识别学生的人脸特征，并与数据库中的信息进行比对。
可以采用深度学习的方法来实现高精度的人脸识别算法，例如卷积神经网络。
在考勤过程中，学生只需经过人脸识别设备的扫描，系统会自动检测并识别学生的人脸特征。
一旦识别成功，系统将自动完成考勤记录，并将相关信息上传到服务器进行存储和分析。
同时，系统还可以结合其他技术，如无线通信和云计算，实现实时数据同步和多终端访问。
此外，系统还应具备数据分析和报表生成功能。
管理员可以根据需要查询和分析考勤数据，例如查看某个学生的考勤情况、某个班级的缺勤率等。
系统还可以生成各类报表，方便学校进行统计和管理。
为了保证系统的可靠性和安全性，应采取一系列的安全措施。
首先，学生的人脸特征数据应进行加密和传输的安全保护。
其次，系统需要设置权限管理机制，确保只有授权人员才能访问和管理系统。
此外，系统还应备份数据，以避免数据丢失或损坏的情况发生。
在实际应用中，基于人脸识别的校园考勤管理系统将极大地提高考勤的准确性和效率。
基于人脸识别的人员考勤系统设计与实现
基于人脸识别的人员考勤系统设计与实现人员考勤是管理人力资源的重要环节，传统的考勤方式存在着许多问题，如容易造成人为操作等。
而基于人脸识别的人员考勤系统成为一种高效、准确的解决方案。
本文将介绍基于人脸识别的人员考勤系统的设计与实现。
一、系统设计1.需求分析在系统设计之前，我们需要进行需求分析，明确系统的功能需求。
基于人脸识别的人员考勤系统的功能主要包括注册用户、人脸数据采集、人脸识别、考勤记录生成等。
2.系统架构基于人脸识别的人员考勤系统的架构主要分为前端和后端两部分。
前端主要涉及人脸数据采集、人脸识别等功能；后端主要包括用户注册、考勤记录生成等功能。
3.系统流程系统流程主要分为用户注册流程、人脸数据采集流程、人脸识别流程和考勤记录生成流程。
用户需要先进行注册并进行人脸数据采集，然后在考勤时进行人脸识别，系统会根据识别结果生成考勤记录。
4.技术选型在系统实现过程中，我们可以选择合适的技术来支持人脸识别功能。
常用的技术包括OpenCV、Dlib等。
我们可以根据实际需求选择合适的技术进行开发。
二、系统实现1.用户注册用户注册是系统的第一步，用户需要提供必要的信息以完成注册。
在基于人脸识别的考勤系统中，用户还需要进行人脸数据采集，以便后续进行人脸识别。
2.人脸数据采集人脸数据采集是系统的关键步骤，通过采集用户的人脸图像数据可以建立用户的人脸数据库。
在采集过程中，我们可以引导用户采集多角度、多表情的人脸图像，以提高识别的准确性。
3.人脸识别人脸识别是整个系统的核心功能，通过比对用户的人脸图像和数据库中的人脸数据进行匹配，来确认用户的身份。
在识别过程中，我们可以使用人脸关键点检测、人脸特征提取等算法来提高识别的准确性。
4.考勤记录生成考勤记录生成是基于人脸识别结果的产物，系统会根据识别结果自动生成考勤记录。
考勤记录可以包括用户的出勤时间、迟到早退情况等信息。
通过统计考勤记录，可以方便地进行考勤管理。
三、系统优化1.提高识别准确性为了提高识别的准确性，我们可以通过不断优化算法和模型来提高识别的准确率。
基于MTCNN和Facenet的人脸识别系统设计
现代电子技术Modern Electronics TechniqueFeb.2022Vol.45No.42022年2月15日第45卷第4期0引言人脸识别利用摄像设备采集人脸图像，是一项根据待检测目标面部特征信息进行身份识别的技术。
随着计算机网络技术的普及与应用，人脸识别技术在闸机门禁、考勤管理、人脸支付等众多领域应用广泛[1⁃3]。
传统生物识别技术[4⁃5]诸如指纹识别、声音识别以及虹膜识别等，或受内外因素干扰影响严重而识别效率低下，或对软件、硬件设施要求高而难以普及推广应用。
与传统生物识别技术相比，人脸识别技术可通过视频监控设备更加直观、便捷地检验人员身份信息，具有简洁、高效、经济以及可拓展性等特点，可应用于安全验证、视频监控、人员控制等诸多方面。
传统的人脸识别方法[6⁃9]主要使用手工进行面部特征检测器的设计，在无约束环境中该特征信息极易受到外界因素干扰的影响，导致人脸识别算法鲁棒性降低。
当前传统的人脸识别方法已逐步被DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2022.04.026引用格式：李志华，张见雨，魏忠诚.基于MTCNN 和Facenet 的人脸识别系统设计[J].现代电子技术，2022，45（4）：139⁃143.基于MTCNN 和Facenet 的人脸识别系统设计李志华1，2，张见雨1，2，魏忠诚1，2（1.河北工程大学信息与电气工程学院，河北邯郸056038；2.河北省安防信息感知与处理重点实验室，河北邯郸056038）摘要：由于传统人脸识别系统多采用手工进行特征设定，存在识别精度低、速度慢等缺点，因此文中设计一种基于MTCNN 和Facenet 的人脸识别系统。
采用MTCNN 模型进行人脸边框回归，通过三阶级联卷积神经网络对人脸图像进行从粗到细的提取；采用Facenet 模型进行人脸特征向量提取，构建本地人脸特征库；通过比对待识别人脸特征向量与本地人脸特征库中向量间的欧氏距离，输出识别结果。
基于人脸识别的课堂考勤系统设计与实现-毕业论文
课堂是学生学习的主要场所，课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。
系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。
有效的课堂考勤是创造良好学习氛围，形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件，同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
研究基于人脸识别的课堂考勤系统，借助信息技术，以人脸识别为手段，彻底摒弃传统课堂考勤中人工统计管理的落后方式，克服不规范的考勤行为，解决学校以往考勤管理工作中出现的问题，为学校的考勤制度实施提供科学的依据。
本论文主要工作及应用创新如下：(1)提出了基于稀疏表示和神经网络相结合的人脸识别算法。
针对人脸识别过程中识别速度较慢的问题，依据压缩感知理论，利用小波变换对图像进行稀疏化处理。
然后采用改进BP人工神经网络对图像进行训练。
采用较少的元素表示人脸图像，不仅能对人脸图像进行降维，还能滤去局部光照、表情细节以及其他面部部件引入的高频干扰信息，突出人脸的主要特征，得到适合于计算机识别的低维图像，提高了人脸识别速度。
(2)设计了完整的基于人脸识别的学生课堂考勤系统。
通过摄像头采集人脸图像，然后对人脸图进行预处理，并对人脸进行标定，分割出人脸图像；采用基于稀疏表示和神经网络相结合的人脸识别算法，进行人脸识别，然后把识别结果信息保存到数据库中，完成学生课堂考勤操作。
(3)设计并开发了基于C/S和B/S混合体系结构的学生课堂考勤系统。
人脸识别采用C/S模式开发，考勤信息管理的设置与查询采用B/S模式开发。
数据库服务器主要为考勤资料和考勤数据的存取提供服务。
Web服务器为请假管理、考勤数据的查询和输出提供服务。
学生可以通过网络查询个人的考勤情况，不受环境限制。
学生课堂考勤的根本目的是加强课堂管理，学生课堂考勤系统可为学校课堂管理提供科学、可靠的考勤手段，有利于提高课堂学生到课率和教师工作效率，从而保障教学效果与质量。
关键字：课堂考勤，人脸识别，稀疏表示，神经网络The classroom is the main place for student studying and obtaining knowledge. It is also a main channel for student to improve their abilities. A scientific classroom attendance system can ensure that various teaching programs are implemented effectively.The effective classroom attendance system can create a good atmosphere for learning and a good class style for enhancing student’s organization and discipline. And the effective classroom attendance system is also one of important measures for ensuring the stability of the teaching order, improving the quality of teaching and learning activities.This study researches on classroom attendance system based on face recognition. By using of information technology and face recognition, abandon artificial statistical management completely and overcome the nonstandard behavior in the traditional classroom attendance system, a novel classroom attendance system is proposed. It can solve the problem in school attendance management work, and provide scientific basis for implementing the school's classroom attendance regulationThe main work and innovation can be shown as follows:(1)A novel face recognition algorithm based on sparse representation and neural network is proposed. Aim to improve the speed in face recognition process, according to compressed sensing theory, wavelet transform is used to sparsing image, then a BP artificial neural network is used to train face image. A fewer elements can express the original face image, not only to reduce the dimension of face image, and filter out the local light, expression details and other facial high-frequency information. as a result, a low-dimensional and suitable face image is obtained, and the experiment has shown that the face recognition speed is improved.(2)A complete student classroom attendance system based on face recognition is designed. By collecting face images through a camera, and face image preprocessing, a human face is calibrated and split. Then the face is recognized by based on sparse representation and neural networks. At last, the result is saved to the database and student attendance classroom checking is finished.(3)A combination based on C/S and B/S hybrid architecture is used in developing student classroom attendance system. Database is a server-side. Face recognition bases on C/S model, and attendance management setting bases on B/S mode. The database server provides service for saving attendance data. Web server provides leaving management, data query and data output. So students can check their attendance records through the network,and be free from environmental restrictions.The main purpose of student classroom attendance is to enhance classroom management. Student classroom attendance system provides a scientific reliable means for classroom attendance management. It can improve efficiency of teacher’s teaching and student’s study, and ensure the teaching effect and quality.Keywords: Classroom Attendance, Face Recognition, Sparse Representation, Neural Network目录摘要 (I)Abstract (II)目录............................................................................................................................................................. I V 第1章绪论. (1)1.1 选题背景与研究意义 (1)1.2 基于人脸识别的考勤系统国内外研究现状 (1)1.2.1人脸识别技术国内外研究现状 (2)1.2.2考勤管理系统国内外研究现状 (3)1.3 本论文研究目的 (4)1.4 论文研究思路和内容安排 (5)1.5 小结 (6)第2章人脸识别基本理论 (7)2.1 人脸识别基本原理 (7)2.2 人脸基本特征 (8)2.2.1 人脸肤色特征 (8)2.2.2 人脸灰度特征 (10)2.3 人脸检测方法 (11)2.3.1 基于特征的人脸检测 (11)2.3.2 基于模板匹配的人脸检测 (12)2.3.3 基于统计学习的人脸检测 (12)2.4 人脸识别主要方法概述 (12)2.4.1 基于几何特征的人脸识别 (13)2.4.2 基于子空间分析的人脸识别 (13)2.4.3 基于模板匹配的人脸识别 (14)2.4.4 基于神经网络的人脸识别 (15)2.4.5 基于Adaboost 的人脸识别算法 (15)2.5 人脸图像处理技术 (16)2.5.1 灰度化 (16)2.5.2 图像去噪处理 (17)2.5.3 二值化 (18)2.5.4 形态学处理 (18)2.5.5 图像旋转 (19)2.5.6 图像缩放 (20)2.6 小结 (21)第3章基于稀疏表示和神经网络的人脸识别算法研究 (22)3.1 压缩感知理论 (22)3.1.1信号的稀疏表示 (23)3.1.2信号的观测矩阵 (23)3.1.3信号的重构算法 (24)3.2小波变换原理 (25)3.3 基于BP神经网络人脸识别 (26)3.3.1 人工神经网络 (26)3.3.2 人脸识别BP神经网络模型设计 (26)3.3.3 改进BP神经网络模型 (28)3.3.4 基于BP神经网络的人脸识别流程设计 (29)3.4 基于稀疏表示和神经网络的人脸识别算法原理 (29)3.4.1 基于稀疏表示和神经网络的人脸识别算法流程 (29)3.4.2 基于小波变换的人脸稀疏表示实验 (30)3.4.3 人脸识别实验及结果 (31)3.5 小结 (32)第4章课堂考勤系统需求分析及其结构设计 (33)4.1系统需求分析 (33)4.1.1 学生课堂考勤系统主要特点 (33)4.1.2 系统设计目标及原则 (34)4.2系统功能模块 (34)4.2.1 系统功能模块分析 (34)4.2.2 系统工作流程 (36)4.2.3 系统体系结构设计 (36)4.3系统结构设计 (38)4.3.1 基于摄像头的人脸图像采集系统 (38)4.3.2 摄像头实时图像人脸检测流程 (39)4.3.3人脸识别模块设计 (40)4.3.4 学生考勤信息管理模块设计 (40)4.4 数据库设计 (41)4.4.1 数据库设计目标 (41)4.4.2 数据库设计原则 (41)4.4.3 概念设计 (41)4.4.4 主要数据表结构 (43)4.5 小结 (44)第5章基于人脸识别的课堂考勤系统开发与实现 (46)5.1 开发工具及开发环境简介 (46)5.1.1 MFC (46)5.1.2 (46)5.1.3 开发环境 (47)5.2 人脸图像采集模块开发与实现 (47)5.2.1 摄像头获取人脸图像功能实现 (47)5.2.2 捕捉功能和显示图像功能实现 (48)5.2.3 人脸图像采集实现 (48)5.3 人脸识别模块开发与实现 (49)5.3.1 人脸定位模块开发 (49)5.3.2 人脸识别模块开发与实现 (50)5.4 课堂考勤信息管理模块开发与实现 (52)5.4.1 考勤查询管理 (54)5.4.2 考勤录入管理 (55)5.4.3 角色信息管理 (56)5.4.4 学生信息管理 (56)5.4.5 院系班级信息管理 (57)5.5 小结 (57)第6章总结与展望 (58)6.1 总结 (58)6.2 展望 (58)参考文献 (60)个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 (63)致谢 (64)第1章绪论1.1 选题背景与研究意义建立科学规范的教学管理体系，以确保学校快速发展，是教师提高教学质量，学生提高学习成绩的重要前提和必要条件。
基于人脸识别技术的人员考勤管理系统设计与实现
基于人脸识别技术的人员考勤管理系统设计与实现人员考勤管理对于企业来说是非常重要的，它直接影响到企业的工作效率和管理效果。
传统的考勤方式存在一些问题，如容易产生人为错误、易被绕过、耗时耗力等。
而基于人脸识别技术的人员考勤管理系统可以解决这些问题，并提供更高效、准确的考勤管理方法。
一、系统需求与功能设计：1. 登录与权限管理考勤管理系统需要提供登录界面，员工和管理员会有不同的权限。
员工登录后可以查看个人考勤记录和考勤统计情况，管理员登录后可以管理整个考勤系统，包括员工信息管理和考勤数据管理等。
2. 人脸信息录入与管理系统应该提供人脸信息录入功能，员工通过摄像头录入自己的人脸信息，并关联到自己的个人信息中。
管理员可以对员工的人脸信息进行管理，如添加、删除和修改等操作。
3. 考勤打卡功能员工进入工作场所后，通过摄像头进行人脸识别，系统可以准确地识别员工并记录相关的考勤信息，包括签到时间、签退时间和工作时长等。
4. 考勤记录与查询系统应该能够记录所有的考勤数据，并提供查询功能供员工和管理员查看单个员工或整个部门的考勤记录。
可以按照日期、员工姓名、部门等维度进行筛选查询，并可以导出数据用于其他用途。
5. 考勤统计与分析系统应该提供考勤统计与分析功能，管理员可以根据需要生成各种考勤报表和图表，包括员工的迟到早退情况、出勤率、工时统计等，以便更好地进行人力资源管理和薪资计算等工作。
6. 异常处理与提醒系统可以监测员工的异常情况，如早退、迟到、缺勤等，并及时提醒员工和管理员，以便及时采取相应的处理措施。
二、系统实现流程：1. 画系统流程图在设计系统时，首先需要画一个系统流程图，明确各个模块之间的关系和数据流动。
这将有助于开发人员理解系统需求和设计。
2. 人脸识别算法的选择选择一个可靠的人脸识别算法是实现系统的关键。
根据具体需求，可以选择开源的人脸识别库，如OpenCV、Dlib等，也可以使用商业的人脸识别服务。
3. 员工信息管理模块开发在系统中，员工信息管理模块用于录入、修改和删除员工的个人信息。
基于人脸识别技术的校园考勤系统设计与实现
基于人脸识别技术的校园考勤系统设计与实现随着科技的发展，现今的社会已经进入了数字化时代。
在人们的日常生活中，数字化已经渗透到了各个领域，特别是在教育领域中更是如此。
例如，学校管理系统、课表系统、教学评价系统等等，都已经普及到了很多学校。
其中，校园考勤系统也是现在很多学校都在使用的一种技术。
而基于人脸识别技术的校园考勤系统，则是一种更新、更准确、更快捷的考勤方式。
接下来将会详细介绍基于人脸识别技术的校园考勤系统设计与实现。
一、背景介绍伴随着科技的发展，越来越多的学校意识到了使用技术来简化考勤流程的重要性。
而在传统的考勤系统中，一般采用学生自己刷卡或者教师点名的方式进行考勤。
这种方法虽然简单直接，但是还是存在一些问题。
首先，在刷卡考勤中会存在学生代替别人刷卡的情况。
其次，在教师点名考勤中，可能会存在漏打漏记、点名速度过快等问题，导致考勤不准确。
而基于人脸识别技术的校园考勤系统则是一种能够解决这些问题、更加准确、更加实用的考勤方式。
二、基于人脸识别技术的校园考勤系统设计1. 系统架构设计基于人脸识别技术的校园考勤系统主要由三部分组成：硬件设备、人脸识别算法、考勤管理平台。
其中硬件设备包括摄像头、显示器、电脑等设备，这些设备可以布置在教室或校园的特定区域内。
人脸识别算法是指对摄像头拍摄的人脸图像进行取样、特征提取、识别等操作，得出每个学生的考勤记录。
考勤管理平台则是指学校的管理员可通过管理平台查看学生的考勤记录、作出出勤表、处理考勤异常等情况。
2. 系统功能设计基于人脸识别技术的校园考勤系统有以下几个主要功能：（1）自动检测学生出勤：系统能够及时识别学生的脸部特征，并以此识别学生是否出勤。
学生只需要走过摄像头，系统就能够自动进行人脸识别，并将该学生的考勤信息上传到考勤管理平台。
（2）神经网络反馈：考勤系统利用神经网络学习人脸识别算法，并记录每个学生的出勤历史，当有出勤异常的情况时会立刻通过考勤管理平台反馈给教师或学校管理员，进行处理。
基于神经网络与人脸识别技术的考勤系统设计与开发
基于神经网络与人脸识别技术的考勤系统设计与开发随着科技的发展，传统的考勤系统已经不能满足企业对高效、准确以及安全的考勤管理需求。
为了解决传统考勤系统的不足，越来越多的企业开始采用基于神经网络与人脸识别技术的考勤系统。
基于神经网络与人脸识别技术的考勤系统设计与开发能够有效解决传统考勤系统中存在的一系列问题。
本文将介绍该系统的设计思路、核心技术和功能特点。
系统设计思路：基于神经网络与人脸识别技术的考勤系统设计思路主要包括以下几个步骤：数据采集、人脸检测与识别、考勤记录、考勤统计与报表生成。
数据采集：考勤系统需要采集员工的人脸数据作为识别依据。
可以通过摄像头或者员工自主上传的方式获取人脸图片。
为了提高识别准确率，应该尽量收集多角度和多表情的人脸数据。
人脸检测与识别：系统需要使用神经网络算法对采集到的人脸数据进行检测和识别。
通过训练神经网络，使其能够准确地检测人脸，并将其与已有的人脸库进行匹配，以确定员工的身份。
为了增强系统的识别能力，可以使用深度学习的方法对人脸特征进行提取。
考勤记录：一旦识别成功，系统会将员工的考勤信息记录到数据库中，包括考勤时间、地点和员工身份等。
可以通过建立一个考勤记录表来存储和管理这些数据。
考勤统计与报表生成：根据考勤记录表，可以生成各种报表，如员工出勤情况、迟到早退统计、加班时长等。
这些报表可以帮助企业进行人力资源管理决策，提高工作效率。
核心技术：在设计与开发基于神经网络与人脸识别技术的考勤系统时，涉及到以下几个核心技术：1. 人脸检测与识别算法：系统需要设计合适的神经网络算法，以实现对员工人脸的检测与识别。
可以采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，结合大规模的训练数据集进行网络训练，提高系统的准确率和可靠性。
2. 数据库管理：为了存储员工的考勤记录和个人信息，系统需要建立一个数据库来管理这些数据。
可以使用常见的关系型数据库管理系统（RDBMS），如MySQL、Oracle等，确保数据的安全性和稳定性。
基于人脸识别技术的智能考勤系统设计
基于人脸识别技术的智能考勤系统设计随着科技的不断进步，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。
其中一个应用就是在考勤领域中，基于人脸识别技术的智能考勤系统越来越被企业和学校所采用。
本文将会从系统的设计和实现方面介绍基于人脸识别技术的智能考勤系统。
一、概述随着人们对生活品质的不断追求和工作效率的提高，考勤制度也越来越严格。
传统的考勤方式包括人工考勤、考勤卡、指纹识别等方式，但是这些方式都存在一些问题。
人工考勤的准确性低，容易被人为篡改；考勤卡容易被遗忘或者丢失，指纹识别仅适用于一部分人群。
因此，基于人脸识别技术的智能考勤系统应运而生。
二、设计与实现基于人脸识别技术的智能考勤系统主要包括硬件设备和软件系统。
硬件设备主要是由摄像头、屏幕等组成，软件系统则是由人脸识别算法和数据库组成。
1. 硬件设备系统的设计需要保证摄像头和屏幕的质量和稳定性，以及摆放的位置、角度、高度对于人脸识别的准确率影响。
为了能够准确识别人脸，摄像头的像素需要保证足够高，并且需要有强大的光线补偿能力，即在光线较弱的情况下，仍然能够识别出人脸。
屏幕的大小和清晰度需要保证考勤信息的可视化和易于操作。
2. 软件系统人脸识别系统的核心是人脸识别算法，目前最常用的算法是基于深度学习的卷积神经网络。
在人脸识别技术中，图像预处理是十分重要的一步，预处理的主要目的是提取出关键信息，去除冗余信息，以达到提高人脸识别准确率的目的。
预处理包括人脸检测和人脸对齐，其中人脸检测是检测图像中是否存在人脸，人脸对齐保证图像中的人脸位置和大小一致，以确保精度和效率。
系统软硬件之间的操作方式也很重要，权限问题和操作流程的设计，以及操作参数的设置都需要进行注意和实现。
3. 数据库为了保证系统的安全和高效，需要建立一个用户信息管理系统，保存考勤人员和考勤信息的相关数据。
我们可以使用关系型数据库或非关系型数据库，如MySQL、Redis等。
对于关系型数据库，可以使用SQL语句对数据进行操作，非关系型数据库则可以使用NoSQL语句进行操作。
基于mtcnn和facenet的人脸识别
传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN） 的深度学习方法代替。其主要优势是它可以用非常 大型的数据集进行训练，从而学习到表征这些数据的 最佳特征。本文提出了一种基于 MTCNN 和 Facenet 的 人脸识别方法。
1 基础知识
本章对深度学习在图像领域的一些基础知识进 行了简单描述。 1.1 计算机中图像的表示方式
彩色图，也就是 RGB 图，是通过红（R）、绿（G）、蓝 （B）3 个通道来表示一张图片，如图 2 所示，不同颜色 可以通过红、绿、蓝 3 种颜色的组合表示，一张宽度为 640 像素，高度为 480 像素分辨率的 RGB 图就可以表 示为 480×640×3 的三维数组。数组的行数对应图像的 高度，列数对应图像的宽度，而层数对应着红绿蓝不 同颜色，数组值对应着像素位置（x，y）的值。
R+G+B=白 R+B=黄
R（红）
R+B=品红
G（绿）
G+B=青
B（蓝）
图 2 RGB 表示
1.2 图像卷积 图 像 卷 积 ，有 时 也 叫 算 子 、滤 波 器 。 对 于 图 像 的
每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对 应 元 素 的 乘 积 ，然 后 加 起 来 ，作 为 该 像 素 位 置 的 值 。 这样就完成了卷积过程。
为解决自然场景下的人脸检测问题发展出了各式各样的神经网络结构例如cascadebased的cas?cadecnn5mtcnnfacecraft等联合人脸区域附近上下文信息的hrsshcmscnn等全新网络结构设计的mscnnsrnfanet6等基于通用目标检测模型并结合进一步人脸优化策略的facercnn7facerfcns3fdzcc等训练阶段采用全新数据增强策略的dsfdpyramidboximprovedsrn等结合特征图featuremap注意力机制的fan8vimfd等
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基于MTCNN的FaceNet架构的人脸识别考勤系统设计与实现
作者：李林峰李春青田博源廖晓霞
来源：《电脑知识与技术》2020年第27期
摘要：该文设计并实现了一个基于MTCNN的FaceNet架构的人脸识别考勤系统。
在系统中，将多级联CNN模型（MTCNN）应用于人脸检测里，可以提高对光照阴影等自然变化因素存在的鲁棒性，对于人脸识别部分采用FaceNet网络架构。
实验证明，基于MTCNN的FaceNet架构相较于传统的人脸检测与识别具有更好的效果。
最后，在保证识别速度和识别精度的前提下对数据的计算量进行了优化。
关键词：MTCNN：FaceNet架构;人脸识别
中图分类号：TP37 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）27-0181-03
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
现如今随着教育力度的大力发展和学生人数的逐渐增多，传统的考勤点名考勤或者签名考勤存在着虚假签到的弊端，极大影响了学生平时成绩获取的公平性[1]，而且，这些传统的考勤方式拖慢并影响了课堂的连续性和统一管理，无法满足现如今快速的学生增长趋势所带来的考勤弊端。
近年来，随着人工智能和互联网的渗入，指纹考勤和人脸考勤应运而生，这些新式的考前系统可以帮助考勤管理流程化并提高效率。
但是在市面上出现的这些考勤系统都是商用的，对于普通的班级上课考勤来说，价格不菲。
因此，本论文主要是设计并实现一个具有人脸数据添加、人脸识别的通用考勤系统。
该系统将能快速地进行人脸图像训练、获取人脸图像特征、特征提取和人脸识别，从而生成学生考勤打卡表格，让教师考勤变得更智能、更高效。
1 系统功能结构
人脸识别系统功能如下图1所示，包括：添加新用户、人脸录入、提取人脸特征、人脸识别、考勤数据管理等功能。
整个系统界面设计图如图1所示。
1.1添加新用户
本学生考勤系统服务定位于高校的课堂考勤管理，因此设置有两种权限的角色：管理员和普通用户。
管理员拥有全部的权限，可以对整个系统信息进行管理。
而添加新用户的工作则是管理员添加使用本系统进行考勤的教师用户，这个每一位系统中的教师用户就可以使用本系统考勤并期末导出考勤数据。
1.2人脸录入
人脸识别的前提是人脸数据录入并进行训练。
新建的人脸数据表包括院系、班级和学号属性。
录入过程为：首先选择人脸数据表与对应的学号，点击打开摄像头，利用OpenCV库调用摄像头进行，获取人脸图像数据。
人脸录入界面如图2所示。
1.3提取人脸特征
上一步获取人脸图像数据后，点击“特征提取”，系统将会对人脸图像数据获取，然后送人Facenet进行训练得到128维的特征向量，然后遍历特征值数据库中的数据进行对比检测，如果数据中的数据与被识别的数据相似度高于闽值，则表示该人脸数据已经存在，不再保存人脸特征数据，反之，则需要保存新的人脸特征数据。
1.4人脸识别
人脸识别过程就是考勤打卡过程，与人脸识别过程类似，可以用来检验本系统的准确性和鲁棒性。
其识别过程为：通过摄像头获取学生面部数据，然后获得128维的特征向量，然后遍历特征值数据库中的数据进行对比检测，如果数据中的数据与被识别的数据相似度高于阈值，则表示该人这是同一个人脸数据，更新考勤数据表，反之，则检测不到这个人，无法进行考勤。
1.5 考勤数据管理
本系统创建采用有人脸特征表、学生考勤表等数据表，管理员对人脸特征数据表和学生考勤表进行增、删、改、查的操作。
2 基于多任务级联卷积神经网络的人脸检测
基于多任务级联卷积神经[2]网络（MTCNN）检测是在CNN网络模型上的改进。
在2016年的时候Kaipeng Zhang，Zhan-peng Zhang，Zhifeng Li，Yu Qiao提出了人臉检测模型：MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Net works）。
这个模式是一种Multi-task的人脸检测框架，使用3个CNN级联算法结构，将人脸检测和人脸特征点检测同时进行，MTCNN人脸检测方法对自然环境中光线，角度和人脸表情变化更具有鲁棒性。
本文多任务级联卷积神经网络采用FaceNet网络架构。
2.1 MTCNN人脸预处理
在对模型进行训练之前，往往需要对图片进行预处理，如滤波处理，尺寸变换，色彩空间变换等，目的是为了减少因为光照，旋转，遮挡等自然因素的干扰，以提高检测准确率。
目前人脸检测的引用场景越来越多，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、姿势多样包括俯拍人脸、戴帽子口罩等的遮挡、表情夸张、化妆伪装、光照条件恶劣等。
其次为了在检测过程中，能检测到不同大小的人脸，需要把图片进行多次尺寸变换，即对图像进行图像金字塔变换，以便为模型提供足够多的不同尺寸图片数据。
图像金字塔变换如图3所示。
同时为了处理过度曝光或低曝光的图片，需要对图片进行预白化，改变图像的平均像素值为0，改变图像的方差为单位方差1，保证训练图片均处于理想状态。
一般的计算公式如公式（1）：
2.2 MTCNN人脸检测
MTCNN中每一层都采用P-NET检测模型。
对于P-NET的模型来说，是用单尺度[12，12]的图片训练出来的，所以在推断的时候，想要识别各种尺度的人脸更准，需要把待识别的人脸的尺度先变化到接近模型尺度[12，12]。
经过多次试验，设置缩小因子为：√2/2≈0.709，即为每次缩放都为上一次图片面积的1/2。
图像经过3次卷积和1次池化操作后，原来[12，12，3]的矩阵变为[1，1，32]，然后利用这个[1，1，32]的向量，再通过一个[1，1，2]的卷积，再通过二分类，从而得到了“是否存在人脸”的分类结果。
其流程图如下图4所示。
在二分类的问题中，本文选择交叉熵作为损失函数，具体公式如公式（2）：
2.3MTCNN检测效果
本系统进行了单人人脸检测和多人人脸检测检测，单人人脸检测效果如图5所示，多人脸检测效果如图6所示：
3 系统数据优化
本文主要从图像数据优化和数据库表中数据优化进行系统的数据优化。
3.1 尺度变化
MTCNN是多级联卷积神经网络，如果输入图片规模太大，那么在进行模型推理的时候往往会很耗费时间。
为了能够检测多尺度的人脸，那么在设置minsize的时候minsize越小，re-size的的金字塔层数也就越多，PNET的计算量也就越多，消耗的时间也就越长。
所以在第一阶段，可以通过增大mlnsize来减少pnet部分的计算量。
其次，在产生图像金字塔时，resize 的选择的缩放算法不同，运行时间也不同。
所以在使用MTCNN进行人脸检测完成后，需要单独把人脸裁剪出来，并缩放成合适的大小，在测试时，重新缩放大小为[200，200]-[140-140]的区间内。
经测试，这种方法对FaceNet影响范围在可接受范围。
3.2 计算数据优化
在传统的人脸识别中，往往会把许多人的人脸混合在一起进行训练，那么就会造成当在一个比较大的数据中再次添加一个人脸图像的时候，存在需要重新把之前的数据再训练一次的问题。
因此，在本系统中，在MTCNN进行人脸检测的时候，可以选择当前图像中最大的人脸，并进行裁剪缩放然后送入Facenet中进行训练比对，这样每次进行Facenet训练时候都可以达到最小的训练量。
解决了再次训练問题，同时对每个人的人脸特征模型进行分类保存，从而大幅度地提升了系统运行效率。
4 结束语
本文实现了一个的通用的人脸识别考勤系统，能够稳定、快速地帮助老师进行课堂考勤和考勤管理，大大提高了校园信息化管理能力和课堂工作效率。
参考文献：
[1]孙玥，杨国为.基于人脸识别的学生考勤系统的研究[J].现代电子技术，2020，43（10）：116-118，123.
[2]龙海强，谭台哲.基于深度卷积网络算法的人脸识别方法研究[J].计算机仿真，2017，34（1）：322-325，371.
【通联编辑：唐一东】
作者简介：李林峰-（1998-），男，学生;李春青（1983-），通讯作者，女，讲师，主要研究方向为数据挖掘技术与计算机应用技术;田博源（1998-），男，学生;廖晓霞（1999-），女，学生。