基于人臉識別的智慧校園系統(tǒng)

畢博　劉洺瑞　侯潔茹　曹可

摘? 要：隨著時代的變換，人們的生活質量越來越高，學生數(shù)量不斷擴大，那么問題就涌現(xiàn)出來了。對于不愛學習的學生，逃課替課也許是常態(tài)，對于老師而言，教授大量的學生同時還要監(jiān)督學生上課學習的到場情況就是一大難題。

基于人臉識別的智慧校園系統(tǒng)是將人臉識別技術與學校的基礎監(jiān)控設施聯(lián)系起來，可以有效的對學校的管理進行輔助和建議。可以使用人臉識別技術直接進行人臉識別簽到考勤工作，可以有效防止曠課，替課現(xiàn)象，也可以對學校設施進行監(jiān)控，對學校設施開放提出建議。

正文：隨著學生群體的擴大，學生的考勤成為一件棘手的事情，尤其是大學生，替課曠課現(xiàn)象尤為嚴重。對于老師而言，教授的學生數(shù)量較多時點名簽到就是一件相當麻煩的事，學生就會抱有老師不會浪費時間在點名簽到這件事上的僥幸心理，由此助長了許多大學生逃課替課的邪風。

基于人臉識別的智慧校園系統(tǒng)采用人臉識別技術使用python語言編寫代碼實現(xiàn)人臉信息采集和識別功能。反饋信息和識別算法的聯(lián)動機制，根據(jù)識別到的人臉信息對識別算法進行優(yōu)化調整，將收集到的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫信息進行連接匹配，能夠很好地解決大學生逃課替課的問題。

本文以智慧校園系統(tǒng)的工作機制及推廣的意義為對象進行研究，主要研究工作機制及工作流程。

1.工作流程

使用python語言實現(xiàn)人臉數(shù)據(jù)采集的工作流程較為清晰，在收集到數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的信息進行匹配對比完成人臉識別的工作，整體的工作流程如下：

2.功能分析

人臉識別功能：使用代碼實現(xiàn)人臉拍攝功能后與數(shù)據(jù)庫中的信息進行匹配完成人臉識別功能。

最優(yōu)識別算法推薦：基于采集到的數(shù)據(jù)，設計最優(yōu)的識別算法。

聯(lián)動機制：反饋信息與識別算法的聯(lián)動機制，即如何根據(jù)識別到的人臉信息，對識別算法進行優(yōu)化調整。

結果反饋：系統(tǒng)根據(jù)識別采集到的人臉，通過最優(yōu)的識別算法反饋出學生的信息，給出學生的缺課替課信息。

3.算法主要功能實現(xiàn)

該核心算法主要分為三個步驟，從外部攝像頭獲取人臉信息、將實時獲取到的人臉信息轉化為128D特征碼，保存下來、從外部攝像頭采集人臉信息，轉化為特征碼，與已保存的特征碼進行比對。比對誤差較小的，識別成功。

（1）首先使用cv2.VideoCapture調用外部攝像頭硬件進行人臉采集，在采集時使用Dlib進行實時的人臉監(jiān)測。

（2）在實時人臉監(jiān)測時，程序會自動提取到10張有明顯特征的圖片，使用return_128d_features將圖片中識別出來的人臉特征碼記為features_cap_arr，保存到csv文件或者數(shù)據(jù)庫中，便于以后使用。

（3）再次調用外部攝像頭，進行人臉的實時監(jiān)測，在監(jiān)測到人臉以后，程序會自動捕獲并轉為128D特征，將新獲取到的128D特征碼和之前保存過的128D特征碼進行比對，比對結果由二者的歐式距離反映，歐式距離大于0.4，則判斷攝像頭中的人是unknown，歐式距離小于0.4，則會找出這個人的相關信息。在后面即可對其進行其他操作。

4.智慧校園系統(tǒng)的特點及意義

（1）突破了學校現(xiàn)有的考勤、考核方法，省去了教室點名和查人時間，在上課過程中，相關設備就可以自動進行人臉采集和識別，并且對考勤情況做出反饋。

（2）在人臉識別的基礎上，可以進行功能擴展。如對于學校開放機房的使用情況進行統(tǒng)計，給出學校機房開放的建議，防止資源浪費、在學校各個地方進行人流量采集，給出學校的建設建議。更方便于學生。

（3）設計教師端和學生端，學生可登陸平臺查詢自己的考勤信息，檢查有無識別錯誤。可以上報處理。教師可以登陸教師端平臺，查看自己課程或者班級的考勤情況，對于學生的出勤分數(shù)提供了參考條件。教師和輔導員可以進行請假信息的上傳，該生請假以后，將請假信息上傳到平臺，平臺根據(jù)信息實時反饋給設備端，可以跳過對該生的考勤識別。防止信息錯誤導致缺勤，曠課。還可以防止學生瞞報謊報請假信息。

5.項目難點及待解決部分

（1）項目依賴與網(wǎng)絡連接，如果網(wǎng)絡出現(xiàn)錯誤，整個程序都會癱瘓，要做出完整的應對措施，防止因突發(fā)停電、斷網(wǎng)導致的數(shù)據(jù)丟失等問題出現(xiàn)。

（2）光照 光照問題是機器視覺中的老問題，在人臉識別中的表現(xiàn)尤為明顯，算法未能達到使 用的程度。

（3）姿態(tài) 與光照問題類似，姿態(tài)問題也是人臉識別研究中需要解決的一個技術 難點。針對姿態(tài)的研究相對比較少，多數(shù)的人臉識別算法主要是針對正面，或接近正面的人臉 圖像，當發(fā)生俯仰或者左右側而比較厲害的情況下，人臉識別算法的識別率也將會急劇下降。

（4）遮擋 對于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題是一個非常嚴重的問題，特別是在監(jiān)控環(huán)境下，往往被監(jiān)控對象都會帶著眼鏡﹑帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不 完整，從而影響了后面的特征提取與識別，甚至會導致人臉識別算法的失效。

（5）圖像質量 人臉圖像的來源可能多種多樣，由于采集設備的不同，得到的人臉圖像質量也不同，特別是對 于那些低分辨率﹑噪聲大﹑質量差的人臉圖像如何進行有效的人臉識別是個需要關注的問題。同樣的，對于高分辨圖像，對人臉識別算法的影響也需要進一步研究。

（6）與學校設備的聯(lián)通 由于學校設備情況不同，要想完成人臉識別功能，還需要進一步的調試和實驗。

6.結論

智慧校園系統(tǒng)是當今科技和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展結合的產(chǎn)物，符合當前教學情況的需要。會極大地提高學校的管理和教學效率，但是其弊端也很明顯。太過于依賴硬件設備，在一些場合下可能會無法進行工作，受光照。姿態(tài)、遮擋和圖像質量影響較大。需要進一步完善算法。做出一個完整的工作流程和錯誤處理機制。

基金項目：遼寧科技學院2020年度大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目??? 項目編號：202011430072