基于人脸识别技术的课堂考勤系统设计与实现

张欣蓓 刘旭 王浩博 刘克楠

摘 要：本系统利用了人脸识别技术，针对当前考勤方式存在的他人代签到，数据反馈实时性差，人工管理效率低等问题展开研究，设计并实现了一套完整的基于人脸识别技术的移动课堂考勤管理系统，可以极大地提高课堂考勤效率，节省考勤时间，具有较强的使用性和可操作性，大大节省了考勤所占用的课堂时间，具有较高的效率和可实用性。

关键词：人脸识别；特征脸；课堂考勤系统

课堂是学生汲取知识、丰富思想、培养品格、树立正确价值观的重要场所，作为学生，应当按时到达教室参于课堂活动，学生考勤工作是高校建设优良班风学风，维持正常教学秩序的重要途径，对于增强学生纪律观念具有重要的作用[1]。但目前高校在校人数众多，教室具有流动性，学生没有固定的上课教室和座位，使得考勤管理存在着工作量大，人工管理效率低，实时性差，数据难以统计和再次利用等诸多问题。不完善的考勤机制给学生缺勤创造了机会，严重违背了课堂的教学理念。同时随着社会的发展，越来越多的行业需要更多更高效的考勤管理机制，现存的考勤管理手段中人工考勤，是通过口头点名、手工登记的方法实现的。该方法虽然灵活性强，但无法杜绝他人代考勤的事项，且需要有专门的考勤人员进行实时记录，浪费人力成本。同样对于考勤钟，是通过吞吐卡的方式实现考勤管理，虽无需专人进行实时的监督，但速度慢且不能实时反映考勤结果，无法满足高校大量学生在短时间内完成考勤并立刻汇总结果的需求。基于指纹识别技术的考勤，虽然杜绝了代考勤的事项，但不卫生且对于手指指纹破损，指纹打卡方式不正确等情况，不能准确便捷地识别。相较以上几种现存的考勤方式，基于人脸识别技术的课堂考勤便显著地突出了，具有效率高，实时性强，准确度高，方便快捷，易于被用户所接受等诸多优势。

综上，本文设计了一种考勤系统来解决目前高校考勤机制中存在的问题。本系统以人脸识别技术为基础，学生不需要携带任何设备即可完成考勤，能满足较短的时间内对学生考勤情况进行准确核查，有效杜绝他人代签代答的情况，提高了考勤结果的准确性，使考勤工作的效率和可靠性得到大大提升。

1 基于人脸识别课堂考勤系统的设计与实现

1.1 系统总体设计

本系统分为两个模块：用户签到模块和管理员信息管理模块。用户签到界面设计有相应的图形界面程序，根据功能按钮的不同可选择不同的方式完成签到，并将结果录入数据库中，方便管理员管理。管理员信息管理，通过Navicat工具进行数据库数据管理，以及数据统计和修改。

1.2 学生签到模块功能的实现

在数据库中建立学生表、专业表、班级表，录入所有需要考勤学生的姓名、专业、班级信息、教师表、课程表，课程安排表录入课程信息，签到表用来保存考勤签到结果。学生进行考勤签到时，面向摄像头，点击签到按钮后，软件将摄像头从视频流中捕获的图像传到人脸识别模块，人脸识别系统分析人脸并得到人脸id，与数据库中已经录入的学生信息进行对比匹配。若标识码信息匹配成功，则会在右侧栏目中显示从数据库中读取到的相关信息，其中，姓名和学号均是由人脸id匹配后在数据库中读取到的信息，而课程则是根据当前周、当前时间进行匹配而得到的数据。

根据对比的结果出现如下签到结果情况：（1）若该生人脸匹配成功，且尚未签到，则会显示“success”表示签到成功。签到信息将保存在数据库的签到表中。（2）若该生已经签到完成，再次进行签到时，则会显示“failed，签到失败可能是该学生已经签到”表明数据库中已经录入该生本节课的签到信息，故不能再次签到。（3）若学生没有预先在数据库中录入信息，当进行签到时，考勤结果界面将出现“failed，未找到该学生”的字样表示非考勤人员。（4）除了从摄像头中获取人脸图片，该系统还支持从本地图库中选取照片进行签到，若点击选择本地图片的方式进行考勤，则会出现对本地文件的选取界面，选择已经录入数据库中的人脸图片做测试。同样的，选择本地图片签到的结果同使用摄像头签到模块相同，并且也会出现签到成功和签到失败两种结果。

1.3 管理员信息管理功能的实现

管理员借助Navicat数据库管理工具对考勤数据进行管理，学生的签到信息存放在签到表中，管理员可通过数据库查看、添加、删除、修改学生信息、课程信息、教师信息等。系统中长期留存每次考勤的信息，供教师在期末进行登记汇总工作，避免后期出现争议。

2 人脸识别软件的算法设计

2.1 人脸识别技术原理

社会工作对于快速有效的身份识别验证的迫切需求，人脸识别技术取得了突破性的发展，且在各方面得到广泛的运用，人脸作为人体的生物特征是与生俱来的，具有高度的非刚性、唯一性和不可复制性，这为身份鉴别提供了良好的基础，指纹识别与其他的生物识别相比，具有非强制性和非接触性的特性[2]，学生不需要与设备直接接触，无需专门配合，在无意识的状态下即可获取人脸图像。人脸识别技术是对输入的人脸静态图像或视频流中检测出的人脸图像进行判断，如果检测出人脸，则与数据库中的图像进行信息对比，从而达到身份识别和鉴定的目的。提取人脸特征便是人脸识别领域中最为重要的模块，其基本流程如图2所示。

人脸识别技术主要包括3个模块。

（1）人脸检测模块：主要功能为针对现实中图片的人脸进行检测处理，在一张照片中定位出人脸所在的图像区域和位置。

（2）面部特征点定位模块：主要功能为在识别面部区域的基础上，对人脸特征点进行提取和定位，为了解决现实场景下由于姿态、表情、光照和遮挡等因素造成的不利影响，该模块通过级联多个自编译码网络得到在高分辨率图像上人脸特征点的定位。

（3）人脸特征提取与对比模块：在前两个模块计算的基础上，将不同图像中人脸特征点的特征值进行提取并进行对比，最终经过判定过程进行判定，给出不同图像中的人脸相似度大小，相似度越高，則说明是同一个人的可能性越大[3]。

2.2 系统的算法实现

本系统整体采用Java语言，该语言功能强大，简单易用，跨平台性高，调用灵活，可移植性强，作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论[4]。数据库的设计使用MySQL数据库，建立学生表、教师表、签到表、课程表、专业表。在学生表中设置一个标志信息，每个学生对应一个，表示当前时间对应的课程是否已经签到。该标识符在每节课结束之前10 min会由服务器置零，且在这10 min里禁止学生进行签到。

整体算法分为3个步骤：（1）预先在数据库中保存由学生的照片采集出的特征码。（2）首先调用face++平台提供的Search API函数进行人脸识别[5]，根据提供的图片的网络地址，本地格式或图片的base64编码，调用不同的API函数，得到不同的返回值，将其用JSON格式展示。（3）在进行签到时，根据当前摄像头获取照片并经过计算得到的返回值，從数据库保存的图片合集中进行遍历对比寻找最相近的标识码，最后将寻得的标识码对应的学生信息显示在签到界面上。

3 结语

本文介绍了基于人脸识别的课堂考勤系统的原理及软件设计，本软件运行在PC以及兼容机上，借助该系统可快速完成移动课堂的考勤，解决了当前课堂考勤过程中存在的工作量大，人工管理效率低，实时性差，数据难以统计和再次利用等诸多问题，极大程度地节约了课堂时间，提高了课堂效率。同时，目前的人脸识别算法较为成熟，可以保证该系统具有较高的可靠性。经过反复的实验与调试，本系统能准确地实现移动课堂的考勤功能，基于人脸识别的课堂考勤系统将会在日常的教学生活中得到广泛运用。

[参考文献]

[1]吴美香，邓园园，裴枫华，等.基于人脸识别的移动课堂考勤系统的设计与实现[J].软件，2018（1）：5-8.

[2]杨巨成，刘娜，房珊珊，等.基于深度学习的人脸识别方法研究综述[J].天津科技大学学报，2016（6）：1-10.

[3]LUO H，ELEFTHERIADIS A.On face detection in the compressed domain[C].Los Angeles：Proceedings of the 8th ACM International Conference on Multimedia，2000.

[4]周哲韫.基于JAVA语言的数据库访问技术[J].电子技术与软件工程，2017（8）：199.

[5]官瑞坤，王千秋，罗显松.基于Face++的“刷脸”课堂考勤系统[J].信息系统工程，2017（3）：99-100.