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基于Adaboost算法的人臉檢測學生考勤系統的研究與應用

2017-05-26 22:40:35盧榮宋權予周春暉
科技資訊 2017年10期
關鍵詞:人臉識別特征提取

盧榮++宋權予++周春暉

摘 要:隨著高清視頻監控的普及,一種針對視頻圖像的智能識別與檢測技術順勢而生。高校中,通過對課堂的監控,也方便教師對課堂的掌管,尤其是統計出勤,通過智能的識別技術,得出考勤記錄。因此,該文設計了一種嵌入式人臉識別考勤系統,通過特征提取人臉區域,并采用基于Adaboost算法的人臉識別技術從而驗證了該技術的技術可行性。

關鍵詞:人臉識別 考勤系統 特征提取 Adaboost

中圖分類號:C91 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2017)04(a)-0221-02

由于現代高校的教學機制環境下,高校的學生基本上學習都以自主性為主,教師無法在各個環節有效的監管學生,并且隨著招生規模的不斷擴大,很多大課堂的教學進行原始的點名方法來進行考勤記錄,是件非常耗費人力和時間的事情,又由于課堂的教學時間非常有限,那么如何在不影響正常教學的情況下,進行有效的考勤記錄是件迫切又非常有意義的一件事情。

人臉作為一種生物特征,具有永久性和唯一性等特性,是用于人的身份識別的不二選擇。隨著科學技術的不斷發展,有越來越多的人進入到人臉識別與檢測的研究當中,而目前針對人臉識別的考勤系統也已經逐步形成雛形,且廣泛的應用到了各行各業和各個領域。但是目前市面上的人臉識別系統和設備并不完善,性能也有所欠缺。為此,急需于設計出一套具有較高和安全性的檢測算法應用于人臉檢測和識別的系統設計當中來。

1 人臉識別技術

人臉識別技術主要依靠通過攝像機等圖像采集設備所采集到的圖像信息通過數據分析和處理,分割人臉的區域,辨別所識別到的人臉的特征,并和原有的人臉資源庫數據進行匹配,得出最終識別結果,而辨識人臉的技術,主要依靠著人臉的特征匹配來進行,因為每個人的人臉外觀都是不同的,受到了人的長相、五官位置、姿態、表情、飾物、光照等影響。

1.1 人臉識別算法

有關人臉檢測的算法較多,而近些年較為成功和采用最多的算法是基于Haar-like特征的Adaboost算法。Haar-like特征是指Haar-like矩陣特征在視頻圖像中的不同區域去進行匹配找出人臉的位置,Adaboost算法則是用來訓練分類器,并同時進行特征選擇和訓練分類器。

圖1為Adaboost算法進行人臉檢測的流程圖。

Adaboost算法的速度非常快,因此稱為第一個實時的人臉檢測算法,算法對人臉檢測的飛速發展貢獻是巨大的,算法的大致步驟為先給定訓練樣本,初始化樣本權重;再將訓練弱分類器,更新樣本權重,重復訓練;最后將訓練所得的強分類器進行級聯形成最后的人臉檢測分類器。

1.2 人臉識別考勤系統的設計

圖2為人臉識別考勤系統的功能模塊設計圖。人臉識別考勤系統主要有3個功能模塊,先是對人臉進行識別后,并交付學生考勤模塊進行辨識,最后通過考勤管理模塊對學生的出勤進行統計和生成報告。

人臉的特征識別可以包括人的雙眼、臉部的顎骨、眉宇間距、下顎等基本特征來進行辨識,通過識別出的人臉和班級人員系統進行登記,找出缺勤學生名單。系統的具體結構可以用常用的B/S瀏覽器服務器的模式結構,教師和學生可通過聯網的計算機瀏覽器登錄學校的考勤系統,查出課堂的考勤信息。

2 結語

該文的B/S構架的學生人臉識別考勤系統,通過人臉識別與檢測的最優算法設計,用軟件的方法實現,可以提高課堂中教師的教學質量,有助于教師對課堂紀律的管控,能夠提高考勤效率,預防冒名頂替,降低教師負擔,改善學校學風,并節約了點名考勤的時間,高效準確的得出考勤結果,有利于推進我校建設智慧課室和實現考勤自動化。

參考文獻

[1] 霍妍,李長明.基于人臉識別考勤系統的設計與實現[J].通化師范學院學報,2016(12):1-3,6.

[2] 劉穎.基于人臉識別的考勤系統設計[J].設計與研發,2016(7):28-29.

[3] 岳雷.人臉表情識別新算法研究[D].北京:北京理工大學,2015.

The Research and Application of Student Attendance System Based on Adaboost Algorithm of Face Detection

Lu Rong Song Quanyu Zhou Chunhui

(Guangdong University of Science&Technology,Dongguan Guangdong,523083,China)

Abstract:With the popularity of high definition video monitoring,a video image intelligent recognition and detection technology conveniently.Colleges and universities,by monitoring the class,also convenient teacher in charge of class,especially the attendance statistics,through the intelligent recognition technology,it is concluded that the attendance record.Therefore,this paper designs an embedded face recognition system of check on work attendance, through feature extraction face region,and the face recognition technique based on Adaboost to verify the technical feasibility of the technology.

Key Words:Face recognition;System of check on work attendance;Feature extraction;Adaboost

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