基于人臉識別+Android技術的高校學生考勤系統設計

董雷剛 崔曉微 趙陽光 黃晨杰 李中田 孫佳楠

摘要：將面部采集與識別技術結合物聯網技術，研究設計一套用于高校學生寢室管理的安全考勤系統。其中，面部采集與識別模塊采用opencv技術設計，后臺數據庫存儲與管理模塊采用Sql server數據庫和Java進行功能設計，移動智能查詢模塊采用Android進行設計。系統可實現學生面部信息的錄入與識別，考勤信息的后臺存儲、查詢與維護，考勤信息的遠程訪問等功能。系統可高效實現學生晚間歸寢統計，防止代簽、假簽等行為，便于管理者隨時掌握學生考勤信息，減少了工作量，提高了管理效率。

關鍵詞：面部采集與識別;物聯網;Android;考勤;遠程訪問

中圖分類號：TP311 ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）32-0091-03

College Student Attendance System Based on Face Recognition and Android Technology

DONG Lei-gang， CUI Xiao-wei， ZHAO Yang-guang， HUANG Chen-jie， LI Zhong-tian， SUN Jia-nan

（Department of Computer Science， Baicheng Normal University， Baicheng 137000， China）

Abstract：Combining facial acquisition and recognition technology with Internet of Things technology， this paper studies and designs a set of safe attendance system for dormitory management of college students.Among them， the face collection and recognition module is designed by OpenCV technology， the background database storage and management module is designed by SQL Server database and Java， and the mobile intelligent query module is designed by Android. The system can realize the input and recognition of students' facial information， the background storage， query and maintenance of attendance information， remote access to attendance information and other functions.The system can effectively realize the statistics of students' return to bed at night， prevent the behavior of signing on behalf of students and false signing， and facilitate the managers to grasp the student attendance information at any time， reduce the workload， and improve the management efficiency.

Key words：embedded; face recognition; web browser; Android; attendance

高校是一個小型社會，高校里的學生動輒上萬人，甚至數萬人。面對如此多的人員，尤其是學生晚間歸寢的管理，不只是學校正常秩序的維護，更涉及學生自身的安全[1]。由于大學生已經是成人，再加上高校的開放管理方式，使得社會人員可以隨意進入學校，因此對學生晚間按時歸寢的管理是一個艱巨而復雜的任務。

隨著信息技術的發展，在高校學生管理工作上，雖然也使用了一些軟件進行輔助，但是，目前高校中對晚間學生歸寢的管理與信息統計，基本上還是需要人工進入寢室進行檢查。這種工作方式存在幾方面問題，首先是效率低，工作量大，輔導員管理的學生可能分布在不同樓的不同層，要想把這些宿舍都檢查一遍，可能需要一兩個小時，這就導致查寢的時效性很差，經常會出現查完寢后學生又偷偷跑出去的情況;其次，輔導員入寢室會給學生帶來不方便，導致學生的抵觸，不利于師生關系的融洽;另外，查寢的時間不好確定，檢查太早了，學生可以又跑出去，檢查太晚了，影響學生休息;隨著高校的擴招，學生數量越來越多，需要更多的輔導員和學生管理者參與查寢，從而使學校投入更多的人力和財力去完成任務。

基于上述原因，在面部識別技術和物聯網技術的基礎上[2]，設計一種自助智能考勤管理系統，實現學生自助考勤、考勤信息自動存儲與管理、輔導員遠程實時查詢與統計等功能，極大提高了工作效率。

1 整體功能設計

根據要實現的功能，系統可以分為人臉采集與識別終端App，后臺數據庫管理模塊，以及信息查詢終端App三大模塊。人臉采集與識別終端的適用對象是學生，主要完成人臉信息的登記、面部信息采集及識別功能，并能及時反饋識別結果;后臺數據庫管理模塊由系統管理員操作，主要完成學生信息的管理、學生考勤信息的管理;信息查詢終端的適用對象是輔導員，主要實現以多種方式對考勤結果進行查詢、統計和標記等功能。三者的工作流程如圖1所示，人臉信息與識別終端在對學生的面部信息進行識別后，將結果通過網絡傳送至后臺數據庫，信息查詢終端通過網絡訪問數據庫獲得查詢結果。

2 人臉采集與識別終端

該終端依托智能手機（Android操作系統）進行工作。主要功能包括：人臉的檢測、面部特征分析、人臉圖形的識別與結果反饋、考勤記錄的寫入。首先檢測與捕捉進入到攝像頭中的人臉，進行人的面部圖像的抓取;然后，對人臉圖像進行一系列的屬性分析，獲得相應的數據;接著將獲得的人臉屬性信息與事先給定的模板圖形進行對比，計算兩種圖像的相似程度，從而得出識別結果[3];最后，將識別結果與相應學生的信息通過網絡傳輸至數據庫，形成考勤記錄。

2.1 人臉檢測

人臉屬性檢測包括性別、年齡、表情、人臉角度、眼部狀態、嘴部狀態、視線檢測。攝像頭捕捉并抓取到的人臉圖形，一般都會包含背景，因此，檢測并返回人臉五官與輪廓的關鍵點坐標位置是技術難點，這些關鍵點包括人臉輪廓、眼睛、眉毛、嘴唇以及鼻子輪廓[4]。為了實現該功能，我們使用的是face++的API函數，檢測圖片中的人臉，返回高精度的人臉坐標，同時支持實時特征抽取和后續的人臉比對、搜索等工作。

使用該功能可以檢測圖片內的所有人臉，對于每個檢測出的人臉，會給出其唯一標識 face_token，可用于后續的人臉分析、人臉比對等操作。將人臉的face_token傳入Face Analyze API，可以得到相應的人臉關鍵點和人臉屬性，可以通過調用Detect API得到人臉的face_token。Face Analyze API允許一次性處理5個face_token。Face++的Detect API可以檢測圖片中的人臉，對于檢測到的每張人臉，返回其人臉框坐標以及face_token。您可以將face_token傳給其他API以進行后續處理和分析。另外，對于最大的5個檢測出的人臉，Detect API還可以返回其人臉關鍵點和人臉屬性。

2.2 面部特征分析

準確識別面部五官屬性，包括三庭五眼分析及面部各部位包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等屬性分類[5]。使用Face++中的Dense Facial Landmarks API函數，對于傳入圖片或是從 Detect API 檢測出的人臉標識 face_token，可以檢測并標識圖片中人臉的五官及輪廓等關鍵點信息，對于圖片中檢測到的最大的人臉返回其人臉框坐標及1000點關鍵點信息。一次調用支持一張人臉的關鍵點分析，如果圖片中有多張人臉，只對人臉框面積最大的一個人臉進行分析。面部的五官區域和輪廓可以用將點連起來的方式來獲得，可以生成一個polygonal chain，即多個點按順序連起來形成的線，可以是閉環的也可以不是。這條線的表達方式就是點的集合，通過返回的關鍵點，可以生成對應的曲線。

2.3 人臉對比

在成功獲取人臉圖片中的面部特征后，便可以將其與數據庫中的樣本圖片進行對比[6]，采用Face++中的Compare API計算兩張臉的相似程度，并給出相似度評分，以便分析屬于一個人的可能性。創建一個文本文檔來存儲人臉檢測時圈出的人臉圖像;然后加載需要對比的人臉圖片，使用cvLoadImage把文檔中的信息讀取到faceImgArr空間中，再利用loadTrainingData加載人臉的訓練結果，然后cvEigenDecomposite將測試圖像投影到子空間中，最后找出測試人臉的特征值和.xml文件中的特征值較近的那一個。 在比對結果中，返回值參數confidence表示比對結果置信度，范圍 [0，100]，小數點后3位有效數字，數字越大表示兩個人臉越可能是同一個人。如果傳入圖片但圖片中未檢測到人臉，則無法進行比對。

3 后臺數據庫管理模塊

本系統的數據庫采用Sql server進行管理，主要包含兩類內容：學生的基本信息和考勤記錄信息，人臉樣本信息。其中，學生的基本信息和考勤信息采用傳統的數據表存儲方式，并具備對學生信息和考勤信息的存儲、查詢、修改、刪除等功能，兩類信息的具體內容如表1、表2和表3所示;人臉樣本信息存儲的是特征值等信息，存于XML文件中，用于對比采集到的實時人臉圖片。該模塊除了要對相關數據信息進行管理，還要為人臉采集終端和信息查詢終端提供數據支持，為其提供不同的授權，以便其對數據庫進行寫入、讀取或查詢操作。

4 信息查詢終端App

智能手機的出現，使得很多工作都可以在手機上進行操作，極大方便了用戶，只要有網絡存在的地方，就可以不受時間和地點的限制，提高了輔導員和宿舍管理者的工作效率，使其不需要再親自進入學生宿舍檢查學生的晚間歸寢情況，只需在手機端便可對學生晚間歸寢情況了如指掌，并可及時對未歸寢的學生進行提醒。因此，設計信息查詢終端App，該模塊采用Android進行程序開發[7-8]，主要包括用戶登錄、身份選擇、學生信息查詢和考勤信息查詢。用戶可以按多種方式對學生考勤情況進行查詢，可以分別按年級、專業、班級、宿舍、學號、姓名進行查詢，極大滿足了用戶的多方面需求。該模塊的功能示意圖如圖2所示。

5 總結

為了實時有效獲得高校學生晚間歸寢情況，減輕學生管理者親自去宿舍檢查的工作量，文章設計了一套基于人臉識別技術和Android技術的考勤系統，在規定時間內，學生在自己手機端的App進行面部識別考勤，考勤結果及時傳輸至后臺數據庫，學生管理者可通過查詢終端App及時了解每位學生的歸寢情況，極大方便了師生的工作，提高了工作效率。

參考文獻：

[1] 李書欽，馬時來，李琳，等.基于校園無線的高校課堂智能考勤方法研究[J].計算機時代，2018（12）：29-31.

[2] 楊東興.基于Android手機課堂考勤管理系統的設計與實現[D].長沙：湖南大學，2018.

[3] 李良.人臉識別系統在智慧校園應用中數據對接模型設計[J].電腦知識與技術，2020，16（34）：183-184，190.

[4] 王治強，孫曉東，楊永，等.人臉識別算法在考勤系統的應用[J].計算機系統應用，2021，30（1）：89-93.

[5] 孔國利，許繪香.基于人臉識別技術的高校考勤系統設計[J].河南教育學院學報（自然科學版），2020，29（3）：28-32.

[6] 劉曉龍，顧梅花.課堂考勤系統的無感知改進VIPLFaceNet人臉識別算法[J].西安工程大學學報，2021，35（1）：81-87.

[7] 張雅瓊，華正龍.基于物聯網與Android平臺的課堂考勤系統的設計與實現[J].微型電腦應用，2019，35（4）：42-44.

[8] 李登科，王聰華.基于Android操作系統的移動終端App開發研究[J].電腦編程技巧與維護，2020（9）：69-70.

【通聯編輯：唐一東】

收稿日期：2021-07-25

基金項目：吉林省大學生創新項目（202010206088）

作者簡介：董雷剛（1982-），男，河北省正定縣人，副教授，博士，研究方向為智能信息處理、物聯網開發;崔曉微（1981-），女，講師，碩士，主要研究方向為智能信息處理;趙陽光，學士;黃晨杰，學士;李中田，學士;孫佳楠，學士。