人脸识别考勤管理平台（共12篇）
人脸识别考勤管理平台 篇1
一、时间安排
有效识别时间： 上午： 7：00-11：55
下午：夏季14：00-18：10
春秋冬季 13：00-17:10
二、相关规定
1、考勤次数安排：一日两次签到、两次签退;上班铃响前30分钟开始签到，放学铃响后开始签退，10分钟内签退完毕。
2、在“有效识别时间”段内签到、签退者为有效考勤，其他时间段签到、签退无效。
3、晚于上班时间10分钟内签到视为迟到。
4、上班时间因故外出者需有书面请假条，无假条且未在“有效识别时间”段内签到、签退者视为旷工。
三、使用注意事项
1、由于考勤机签到速度有限，请大家上班提前几分钟签到。 2、如遇特殊情况考勤机不能正常使用时，改用其他方式签到、签退。
四、本规定解释权归公司。
人脸识别考勤管理平台 篇2
人脸识别技术目前较为成熟, 人脸识别系统在机场、车站、码头、海关及商场、住宅区等场所有着广泛的应用, 2008年北京奥运会期间, 为了防止恐怖事件的发生, 很多的大型场馆都安装了人脸识别智能监控报警系统, 该系统是通过建立自动人脸识别报警服务网, 对于运动员、教练、场馆工作人员, 以及后勤、食品运送人员采用摄像机自动识别, 对未经过登记授权进入场馆的可疑人员, 系统则向网络报警中心报警。但是, 目前的人脸识别系统设备体积较大, 移动性能差, 不适合个人携带, 民警在外出办案、巡逻时往往只能靠照片比对或者记忆来核实嫌疑人的身份, 给办案工作增加了难度。
在手机的照相、摄像功能和彩色显示功能变得越来越普及, 已经成为众多手机的标准配置的今天, 能否将CBIR技术与手机通信技术相融合, 设计更为便捷的识别系统, 这是本文要涉及的问题。
1 CBIR技术
上世纪9 0年代早期研究者们提出了基于内容的检索CBIR (Content Based Image Retrieval) , 从可视化角度来对图像检索进行探讨。所谓基于内容的图像检索, 是从图像库中查找含有特定对象的图像 (也包括从连续的视频图像中检索含有特定对象的视频片段) 。它区别于传统的检索手段, 融合了图像理解、模式识别、人机交互等多种技术, 从而可以提供更有效的检索手段并实现自动化检索。CBIR作为信息检索中的一个重要分支, 有着重要的理论研究意义和市场应用前景, 例如生物学领域、医学领域、出版领域以及军事、考古、版权保护、旅游、建筑设计、天文学、地理信息系统、历史学、犯罪取证等领域。
1.1 典型基于CBIR技术的检索系统
在CBIR领域, 经过十几年的理论研究, 产生了许多比较成熟的基于图像特征检索的算法, 并相应的研发出了一些有价值的系统:
(1) QBIC系统
QBIC系统由IBM Almaden研究中心研究开发, 是基于内容检索系统的典型代表。QBIC系统提供了对静止图像和视频信号的检索手段。在静止图像检索中, QBIC系统为使用者提供了颜色、纹理、草图、形状、多物体等多种检索方法, 并提供了根据样本图像进行相似性检索的方法。在视频检索中, 包括了分镜头检测、主运动估计、建立层描述、通过拼接完成代表帧生成等多种视频处理手段, 并在此基础上提供了通过物体运动、摄像机运动的附加视频检索手段。
(2) Virage系统
由加州大学圣地亚哥分校 (UCSD) 开发的Virage系统, 支持颜色、颜色布局、结构和纹理的检索, 而且可以对四方面任意组合并制定相应的权重。
(3) Photobook系统
Photobook系统是MIT的媒体实验室在1994年开发研制的用于浏览和搜索图像的一套交互工具。图像在装入时按面部特征、形状或纹理特性自动分类, 图像根据类别通过显著语义特征压缩编码。
(4) VisualSEEK与WebSEEK系统
VisualSEEK与WebSEEK系统美国哥伦比亚大学图像和高级电视实验室开发的, “基于内容”的图像/视频检索系统。
(5) iFind系统
M S给出了一个结合语义与视觉特征信息的图像相关反馈检索系统iFind。系统通过图像的标注信息构造语义网络, 并在相关反馈中与图像的视觉特征相结合, 有效地实现了在两个层次上的相关反馈, 在基于内容的图像检索中取得了较为理想的效果。
(6) Mires系统
Mires系统由中国科学院计算技术研究所研发, 根据设定不同权值的颜色、纹理、形状特征进行检索。
(7) MARS
MARS系统是数据库管理系统、计算机视觉和信息检索多个领域交叉的结果。MARS不注重找到一个单一的特征表达, 而是寻找一个动态的适应不同应用和不同用户的检索机制。
1.2 基于CBIR技术的Web搜索引擎
1.1中的系统多数是基于图像的底层视觉特征进行的检索, 主要利用图像的颜色、纹理、形状等进行相似度比较, 并没有完整的Web实现方案, 距离普遍使用相去甚远。目前完整实现Web化的主要有两个网站:
(1) http://www.like.com/, 该网站实现了对服饰的搜索, 即通过提交衣服、鞋帽、手饰的照片在该站内搜索, 实现匹配后, 网站将返回该服饰的相关信息, 但该系统的最大局限性在于, 搜索的内容只能是服饰, 并且是世界知名产品。
(2) http://www.polarrose.com/, 瑞典风险企业PolarRoseAB公开了名为PolarRose的免费网线面部图像检索服务。该服务是依据该公司拥有的二维图像三维模型转化技术, 并综合了用户输入数据等信息的面部识别技术开发, 该服务是结合在客户端运行的软件和服务器端的处理功能而实现的。客户端软件以电脑网络浏览器Firefox和Internet Explorer的客户端软件的形式对外公开。当用户浏览网站并显示含有人物面部图像的静态图像时, 上述客户端软件就会在人物面部部位产生一个小标志。点击该标志, 就能检索出面部与该人物类似的图像。假如该人物的名字已经登记到PolarRose数据库, 还可确认其名字。用户选择的人物尚未登记名字, 用户还可自行登记名字。
2 手机的新功能
科学家们正在研制一种手机图像识别系统, 有了这套系统, 当我们面对陌生的环境时, 我们只需拿出我们的可照相手机, 把我们所看到的拍下来, 图像识别系统就会迅速从网上搜集有关资料, 帮我们解疑答惑。国外一些精明的厂家开始使用这种系统对其产品进行促销, 顾客只要把产品、产品标识甚至商家的特定广告拍下来就可以获得厂家赠送的精美礼品。条形码是图像识别系统的第一个实际应用。美国纽约的一家公司设计了一个软件, 手机用户只要把书籍和CD背后的条形码拍下来, 就可以登录到亚马逊网络书店去购买他们所喜爱的书籍和音乐。加利福尼亚的一家公司走得更远, 他们设计了一种物体识别软件供手机用户使用。他们把一些厂家的产品、标识、海报甚至一些杂志广告收集到数据库中, 当用户将这些照片拍摄下来作为短信发回到公司时, 手机用户就可以收到他们所需要的公司或产品资料, 例如公司网站和产品说明书等。日本的一家公司已经开始应用一种三维物体图像识别系统, 顾客只要把所需要的物体拍摄下来就可以在网站上购买相应的产品。
微软曾在2006年透露, 微软正在开发如何利用手机拍下的照片进行互联网搜索的方法。微软这个新功能被命名为Photo2Search, 用户只需通过电子邮件向微软发送用手机拍下的想要了解的事物的照片, 搜索结果就会出现包含相关信息的网页或是包含有类似照片的网站, 但目前还没有关于此项技术的消息。
3 系统设计
本文要设计一种新型的移动识别系统, 手机用户对于身份无法确认的人物, 通过手机自身的拍照功能将其面部特征进行拍摄, 后将图片以手机短信形式发送至服务器, 服务器用发送来的图片进行图对图的搜索, 将检索到的, 匹配程度高的图片信息 (人物的相关信息) 再以短信形式发送回手机用户, 这样就完成识别过程。
3.1 系统结构图
3.2 系统运行流程
系统首先建立图片数据库, 将面部特征提取后经排序存入特征数据库;用户将手机拍摄的图片通过无线网络发送至服务器, 服务器将发送来的图片进行面部特征提取, 而后在特征库内检索, 将相似度高的图片信息用sms形式回发至手机用户。
3.3 系统开发工具及运行环境
开发工具:由Microsoft制作发行的Visual studio 2005Team Suite系统
操作系统:Windows2003 Server
应用服务器:JRUN4.0
后台数据库:Oracle9i
服务器数量:2台
3.4 系统模块说明
(1) 数据库
图片数据库1:spider程序抓取网页, 将人物图片及其说明摘取存入图片数据库1。利用spider抓取图片的目的是弥补专业图片库的数量上的不足。
图片数据库2:图片数据库2由专业图片及专业注释组成, 其目的是为用户提供标准的解释。
图片特征库1:将图片数据库1中的图片的面部特征进行提取, 将特征即通常所说的面纹编码存入图片特征库1。将图片特征先行提取是保证系统检索效率的根本保障。
图片特征库2:图片特征库2用来存放图片数据库2中专业图片的面部特征。
(2) 图片特征提取器
该模块由算法组成, 特征向量法是提取器用到的主要算法。该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性, 然后再计算出它们的几何特征量。
(3) index索引器
图片数据库索引:将图片按科学的分类方法进行分类并索引, 例如按照最简单的性别进行分类, 对图片数据库进行索引是提高系统工作效率以及优化数据库组织结构的有效办法。
图片特征库索引:对图片特征库进行索引, 可以大大缩小检索的范围, 提高系统对用户的响应速度。
(4) GUI
GUI (Graphical User Interface) 即图形用户接口, GUI是屏幕产品的视觉体验和互动操作部分, 是一种结合计算机科学、美学、心理学、行为学及各商业领域需求分析的人机系统工程, 强调人—机—环境三者作为一个系统进行总体设计。这种面向客户的系统工程设计其目的是优化产品的性能, 使操作更人性化, 减轻使用者的认知负担, 使其更适合用户的操作需求, 直接提升产品的市场竞争力。本系统的GUI主要涉及网络查询部分和手机部分。
(5) 主要接口
手机通过基站与系统服务器的连接主要通过CMPP协议实现。CMPP协议是中国移动提供的短消息互联网接入解决方案, 它规定信息资源站实体与互联网短信息网关的应用层接口协议, 用以建立短消息中心和服务提供商 (SP) 之间的通路, 业务和信息的提供由SP完成。CMPP可以为实现移动数据增值业务提供服务, 包括以下业务:Email通知、语音信箱通知、Internet发送短信息、移动平台发Email、催费通知、自动综合业务信息台。
4 总结
本文的创新点在于将短信息服务 (SMS) 与手机拍照功能和基于CBIR技术的Web识别系统相结合, 设计了一个基于手机平台的人脸识别系统。该系统是手机增值业务的延伸, 同时为基于CBIR技术的识别系统提供了更为广阔的使用空间, 最为重要的是将极大的提高办案的效率以及准确率。
摘要：拍照手机非常普及, 基于CBIR技术的检索系统日趋成熟, 以Internet为媒质结合手机与CBIR检索系统的功能, 设计一种新型的移动人脸识别系统。
关键词：人脸识别,CBIR,手机,安全
参考文献
人脸识别考勤管理平台 篇3
关键词：人脸识别；图书馆管理；应用研究
中图分类号： G250 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）34-29-2
1 人脸识别及人脸识别技术概述
人脸识别顾名思义，就是根据人的面部特征来对身份进行识别。用摄像头或者摄像机等设备采集人的脸部特征信息， 并自动在已有的图像数据库中检测和对比人脸信息， 进而对检测到的人脸进行脸部的各种相关技术识别， 也称作头像识别或者面部识别。人脸识别技术特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。目标是身份检索或校验， 通常数据库中已有要校验的人的脸部信息或者相对应的身份信息，通过提取到的静态或动态图像来进行匹配的过程。在人工智能领域人脸识别技术一直是研究的热点课题， 经过四十多年的研究已逐渐走向成熟，在反恐、安防、门禁等领域都有所应用， 近年来在教育、金融等领域也逐步得到了推广。
2 人脸识别技术功能和优势
互联网技术的发展，人脸识别技术应用以计算机为载体具备以下几点功能：
①人脸识别技术的全面性。人脸识别技术可以利用互联网技术，有效地利用门禁对封闭管理的场地进行全面系统地监管，既可以全局监控场地内的动态，又可以保障进出人员准确的身份确认。
②人脸识别技术的准确性。人脸识别技术能够动态地、实时地对封闭管理场地内的人员记录进出门禁的身份、时间和频率等信息，自动形成一定的信息数据库，可以通过相对应的软件进行统计分析，获取想要了解的诸如单位、部门和性别等的信息。
③人脸识别的智能性。已经识别过的人脸自动形成数据信息，通过技术手段建立一定的人脸模块，人的脸部特征被高效地提取并且保存。
人脸识别与虹膜识别、指纹识别、掌形扫面等技术一样都属于生物识别技术，但是相对来说属于新兴的技术，而且具有使用方便、高精度性、不易被冒充等较高的性价比，应用起来优势明显，具体的优势有以下几点：
①自然性。人脸识别技术要求识别对象必须亲临现场，直接通过人的面部特征和存储于数据库中的信息相匹配才能被识别，直观且无法被他人仿冒，虹膜识别等生物特征识别技术就不具有这样的自然性。
②识别精度高。在目前的科技水平下人脸识别技术相比其他生物识别技术的识别精确度高，拒认率和误识率等都低。
③直观性突出。人脸识别技术以人的面部图像为依据，通过肉眼就能直接判别人脸，人工确认方便，能够做到人可以貌相。
④非接触性。如前所述，识别信息使用的装置是摄像机或者摄像头等设备，识别对象不需要接触，完全可以在不可知的状态下完成识别过程，非常容易采集图像采集。
⑤使用的设备通用、低成本。一般的摄像头、摄像机等常规设备就可以作为人脸识别技术所使用的设备。目前的计算机等监控系统已经广泛应用于各个领域， 因此推广使用人脸识别技术可以沿用用户原有的投资，既扩展了原有的设备功能又节省了添置额外的专用设备的成本，实现了低成本高效益。与其他生物识别技术相比人脸识别技术更容易推广。
3 人脸识别技术在图书馆管理中的应用
人脸识别系统包括人脸图像采集、特征提取和图像识别等模块，人脸识别系统可通过“刷脸技术”自动识别客户信息，由于人脸识别技术具有自然性、识别精度高、直观性、非接触性、成本低等的优势，可以结合校园一卡通在图书馆的入馆读者管理、文献借阅管理、安全管理等采用这项技术。
3.1 入馆读者信息统计
图书馆是高校三大支柱之一，是学生课后活动的主要场所。校园一卡通作为进出图书馆的门禁已经被广泛采用，在图书馆这个封闭的场地里将人脸识别引进到门禁管理中，可以全局地监控图书馆内读者的动态，每位到馆的读者在刷一卡通的同时利用人脸识别的非接触性自动的匹配读者和一卡通的信息是否相符，只有卡和人的信息相符才能通行，持别人卡的读者无法正常进出图书馆，精确地保障了读者身份的有效性，保证了信息的准确性。通过门禁系统在做读者入馆统计数据时，就能真实的反映全校或者某个学院、专业、年级读者到馆的数量、频率。
3.2 文献借阅管理
借阅证是读者进入图书馆和借阅文献的凭证。自动化集成系统后，借阅证就采用了条形码形式。借阅证一般只限本人使用，不得转借、代借；读者必须妥善保管好借阅证，如果遗失应立即到馆挂失，否则容易被拾到者冒用，而造成不必要的损失；随着信息技术的发展与推广，高校校园一卡通系统的建设越来越普及，校园一卡通应用到图书馆门禁系统后，一卡通已经取代了单纯的借阅证在校园内的各个区域使用，但和原来的借阅证一样仍然存在丢失后需要到馆挂失、取消一卡通的借阅功能，否认容易被冒用而出现不必要的损失等问题。人脸识别和校园一卡通结合使用可以弥补一卡通丢失后，容易被拾到者冒认继续借阅文献，尤其是外来读者在使用遗失的一卡通借阅文献时能容易地被发现，并且可以避免一卡通补办需交纳成本费等费用。利用人脸识别技术，可以保证借阅文献的读者身份真实，在做文献借阅率统计、文献利用率分析统计等各项统计指标时，可以如实的反映专业、年级、个体读者利用各类文献的详细信息。既可以根据读者的利用情况作有针对性的推送服务，又可以为文献建设部门提供合理的采访建议。
3.3 图书馆安全管理
高校图书馆的安全管理也是高校安全管理的一部分。图书馆内存放有大量的固定资产，不但包括各种类型的图书资料、报刊杂志等传统纸质文献，还包括日常的办公用品、计算机和自助借还机等各种设备，这些设施、设备都具有较高的经济价值。同时，入馆读者的个人物品，例如钱包、笔记本、手机等也经常放在图书馆的各个阅览室、书库等公共区域。由于高校图书馆已经服务于社会、面向社会开放，人员流动性强，时常发生图书馆的财产、馆员的个人财产和读者的随身物品丢失和被盗的情况，无论对图书馆还是个人都造成经济损失，引起矛盾和纠纷。引入人脸识别技术管理入馆读者后，由于人脸识别技术的识别精确度较高，入馆对象必须亲临现场，直接通过人的面部特征识别，比较直观且不易被仿冒，门禁的进出都可以应用人脸识别，一般的门禁识别很难做到这点，这就避免了应用阅览证等措施进行身份认证无法一一对应，或者很难发现持证人是否和本人身份相符。未经人脸识别技术提取的面部特征的外来人员、闲杂人等无法随意入馆，本校人员和外来人员能够方便地加以区分，有效控制入馆人员，可以很好地保证图书馆的安全管理。
4 人脸识别技术应用需要注意的问题
每一项新的技术在应用过程中都会出现各种问题，人脸识别技术也同样有它的不足之处。人脸识别技术所采用的依据是人脸照片或实时摄取的人脸图像，基础资料易于获得，但是人脸识别是应用一定的设备提取出人脸信息获取人的面部特征，在获取脸部特征的过程中会由于所处的时间、地点、光线以及当时人的情绪等而产生一定的差异，在和数据库信息匹配时容易不识别；另一方面，人脸识别系统没有统一的国家标准，不同的系统之间不能很好地兼容，在和其他软件的融入对接上也有一定的问题。这些问题都需要我们在以后的应用中逐渐找到行之有效的办法去一一解决。
5 结语
人脸识别系统在图书馆的推广应用，将给读者的日常生活和学习带来了便利，为学校图书馆的管理工作提供保障，能够有效保障读者及工作人员的人身安全及财产安全。四十多年的热点研究课题——人工智能领域的新兴事物，人脸识别技术持续发展、不断完善，随着科技创新的大潮，新技术必然取代老技术，实现更新换代，人脸识别技术也许很快就会被别的技术所替代。作为图书馆人应不分时间、不分地点关注各种新的图书馆服务方式及相关技术的应用。
参 考 文 献
[1] 茹峰，彭晓宏，侯立刚，等.基于人脸识别的学生课程出勤管理系统设计[J].现代电子技术，2016（39）：80-86.
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[3] 满江月.浅析人脸识别的现状与未来[J].中国安防，2015，8（1）：39-43.
[4] 尹斌.二维码技术在图书馆特色服务中的应用与实现探讨[J].电子技术与软件工程，2016（1）：178-178.
人脸识别考勤管理平台 篇4
各部门、车间：
为确保正常工作秩序，增强员工组织纪律观念，提高工作效率，树立企业良好形象。经公司研究，决定启用人脸识别考勤系统。现将有关通知如下：
一、适用范围：公司全体员工
二、人脸识别考勤系统使用方法及注意事项
1、管理员统一为员工设置人脸识别图像。
2、考勤机全天开机，所有员工上、下班，都必须录入面像考勤。
3、考勤时，将面部置于考勤机前方，对准屏幕，待语音提示“本人姓名”后，即操作成功。考勤结束后，应立即离开考勤机，不得重复、随意录入面像考勤。
4、考勤机已设定管理员，其他人员不得随意操作考勤机界面。
5、严禁恶意破坏考勤机，如发现人为损坏，由当事人双倍赔偿。
6、因停电或设备故障导致考勤机无法运行的，临时使用签到表。
三、考勤管理
1、由于公司岗位不同，人员上班时间不尽相同，请严格按照公司的规定时间上下班，不迟到，不 早退，不无故旷工。
2、考勤时间：
（1）实行上下午上班制度的员工，每日考勤三次：
上午7:30之前签到，中午：12：40-13:00之前，下午下班后30分钟内签退。
无故不考勤或因其他原因未考勤且没有及时上报的一律旷工计。
（2）实行倒班制的员工，按交接班时间进行签到和签退。
无故不考勤或因其他原因未考勤且没有及时上报的一律按旷工计。
3、迟到、早退10分钟以内罚款20元，10分钟—30分钟以内罚款50元。
迟到、早退超过30分钟，未满半天的，视为旷工半天；满半天不满一天的，视为旷工一天。
4、因公或特殊原因（停电、不能识别等）无法签到者，由本人填写考勤补登记录单，部门负责
人签字后，送人力资源审核、备案。
5、无人脸识别考勤的职工，一律按无效考勤处理。
本通知自下发之日起执行。
人脸识别作文 篇5
记忆中如果遇到什么特别，正式的场合，需要证明自己特别重要的一项就是，签个字，再摁个手印，好像只有摁手印那么一说，才能够让这份文件特别的真实起来，让整个事情变得更加的重要起来!
可是不知从什么时候开始，在不知不觉之中就多了一项，实名认证中的人脸识别。
每次和某人一块去电信营业厅办手机卡，发现营业厅办卡的程序跟之前又不一样了，之前只是本人签字，拍张照片就好了，现在是本人签字之后，直接对着摄像头进行人脸识别，好像这样更加直接明了的真实的`就是本人。
仔细想一想，现在无论做什么事情?就是下载一个简单的软件，也得实名认证人脸识别!记得前段时间我让堂妹给我下载秘乐短视频，我给堂妹说，其实下载这个软件并不困难，比较费劲的是实名认证，还得人脸识别，堂妹说现在动不动就人脸识别，显得生活变得极其重要了!我笑着说是啊!
前几天用某人新办的卡注册了一个微信号，然后也绑定了他的银行卡，本来想着一切就绪了!那天下午给自己转账的时候，也可以转过来，因为，当时已经进行了实名认证!
可是今天当我再一次想要转钱的时候，发现微信上又多了一项，必须是本人人脸识别之后才可以继续转账，好吧，那就只能等某人回来了!好在，那件事也不是特别的重要!
在现在这个高科技时代，动不动就得实名认证?动不动就得人脸识别?这样做的好处大概是，减少了一些网络犯罪分子逃匿吧!又或者说这样更加的提高了个人的真实性!
人脸识别考勤管理平台 篇6
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机采集人脸图像，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术处理，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。
市场现状
人脸识别技术的研究始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，但是，这些技术和系统离实用化都有一定距离，性能和准确率也有待提高。
美国遭遇恐怖袭击后，这一技术引起了广泛关注。作为非常容易隐蔽使用的识别技术，人脸识别逐渐成为国际反恐和安全防范重要的手段之一。近年来，人脸识别在中国市场，也经历着迅速的发展，而且发展的脚步也越来越快。主要原因有以下两方面。科技的进步
国际上，美国标准与技术研究院（NIST）举办的Face Recognition Vendor Test 2006，通过大规模的人脸数据测试表明，当今世界上人脸识别方法的识别精度比2002年的FRVT2002至少提高了一个数量级（10倍），而对于高清晰，高质量人脸图像识别，机器的识别精度几乎达到100%。在我国，近年来科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性，国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持，使得我国人脸识别技术也得到了迅速的发展。应用需求的增加
越来越趋向于高科技的犯罪手段使得人们对各种场合的安全机制要求也近乎苛刻，各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化，另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说，除了传统的考勤、门禁等应用外，视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离就识别出特定的人，这显然是其它生物识别方法所欠缺的，而人脸识别却是一个极佳的选择。技术历程
国家“十一五”科技发展规划将人脸识别技术的研究与发展列入其中，明确指出：“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距，开展生物特征识别应用技术研究，开发具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下，国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所，清华大学，中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。[nextpage] 可见光人脸识别技术
可见光是光谱中人眼可以感知的部分，可见光谱没有精确的范围，一般人的眼睛可以感知可见光的波长在400到700纳米之间。作为可为人眼感知的光源，也是生活中最常见的光源。因此，传统的人脸识别技术主要基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的人脸识别方式。
为了克服受环境光照的影响，学术界做了大量的研究和技术开发。对可见光人脸识别系统进行了大量改进,以减轻环境光照的影响，目前也取得了一定的进步。
多光源人脸识别技术
在自然界中，除人眼可见的光线外，还存在着红外、紫外等不可见的光线。为了克服可见光因环境因素而变化的影响，相关企业做了大量的研究和技术开发。基于红外与可见光融合的多光源人脸识别方法是人脸识别技术的一项革命性创新，目的在于消除可见光变化对人脸识别的影响。
可见光图像受光源影响较大，而单纯的红外图像可以独立光源，但对温度变化比较敏感，而红外与可见光融合的多光源人脸识别方法，被证明比任意单一光源的识别更有效。它是一种基于融合红外与可见光图像的人脸识别方法，对红外与可见光人脸图像分别采用PCA与线性辨别分析相结合的方法进行特征提取和识别，并利用获得的识别结果与它们各自的置信度进行决策融合，并确定最终的人脸识别结果。实验表明，可以有效提高人脸识别性能和对各种应用环境的适用性。技术优势
人脸识别较之于其它生物识别技术，在社会公共安全领域的应用，具有更明显的优势。
首先是其自然性，该识别技术同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如脸部识别，人类也是通过观察比较人脸区分并确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其它生物并不通过此类生物特征区别个体。
其次是其不被察觉性，不被察觉对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者近距离采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。这一特点特别适用于逃犯跟踪系统。
再则是其非接触性和唯一性，使其更加适合运用于公安刑侦系统，门禁考勤系统，网络应用系统等。应用前景
目前生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国政府的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。
随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2、电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用，国际民航组织（ICAO）已确定，从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4、自助服务。如银行的自动提款机，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。
5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。人脸识别产业的发展
这些年来我国经济发展日新月异，政府各部门对利用新技术解决关键问题热情支持。人脸识别技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、银行系统、公安系统、电子商务、电子政务等系统中，不但可以提高社会运行的效率，也可以大大增强公民日常生活的安全性。这将是一件功在当代利在千秋的好事。发展人脸识别技术离不开标准化工作。目前人脸识别标准化工作在公安部一所、电子技术标准研究所和中科院自动化所的倡导下，正在积极进行。这个工作不仅为规范国内技术产品提供标准化规范，也将为中国技术进入国际提供平台。
目前，人脸识别技术的应用还没有做到“普及”，但是不可否认，它已经在开始影响我们的生活。通过一批专家学者不倦的努力，我国的人脸识别技术已经不落后于发达国家。与此同时，市场对可靠的人脸识别技术的需求也越来越迫切。一旦人脸识别得以推广，发展前景将不可**。届时，人脸识别技术本身的发展和应用效果还将有更大的提升，那将为我们的生活带来更多的便利和安全。人脸识别产品选购安装需注意的事项
由于生物识别产品受到外界因素的影响比较大，因而在选购、安装等事项上也需要注意很多问题，而人脸识别产品受环境影响更大则更应该做较多的考虑。
那么在具体的选购安装中要注意的事项有：第一，该人脸识别产品在逆光下的检测结果是否理想。第二，注意该产品数据库的模板建立是否达到要求。理想情况下数据库的模板数量是越多越好，当然在选择的时候只要能达到自己的容量大小就可以了；另外，对最小像素点的要求也需考虑，如双眼要达到100个像素点则比较不错。第三，对产品采集图像的最小角度的要求能否达到自己的预期。若不能达到自己满意的角度则可以不考虑。
除此之外，眼镜对于识别率的影响也应该列入选购范围内，如采集图片的时候双目会不会被眼镜遮挡，若被采集者佩戴较粗的镜框，则有影响识别误差的可能性。还有一个比较重要的因素是，该产品是否具有活体检测功能，对于眼睛的睁开和关闭、眼球的运动等是否会影响到产品的识别误差。
安装的时候需要双向的结合考虑，安装摄像机不能太高，还要考虑软件能适应多少容量，补光情况怎样，对光线下的识别率影响情况如何，是否受偏光的影响较大等，都是需要安装的时候去认真考虑的问题。
以上这些都是检测人脸识别产品好坏的一些标准，希望能给工程商和用户提供一些选购安装的依据。
读书的好处
1、行万里路，读万卷书。
2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。
3、读书破万卷，下笔如有神。
4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文
5、少壮不努力，老大徒悲伤。
6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿
7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。
8、读书要三到：心到、眼到、口到
9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。
10、一日无书，百事荒废。——陈寿
11、书是人类进步的阶梯。
12、一日不读口生，一日不写手生。
13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基
14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游
15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德
16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿
17、学习永远不晚。——高尔基
18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向
19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子
人脸识别考勤管理平台 篇7
1 Android平台简介
Android平台是基于Linux内核开发的智能操作系统, 而且开放了源代码, 主要用于手机操作系统中, 2005年以后由Google收购并打造了OHA, OHA主要用于Android平台的开发与改造。2008年9月份, Google开发出了Android 1.0系统, Android平台本身就是用于小型移动终端, Android平台的框架与传统的Windows的框架一样, 采用的是分层式构建, Android平台分为四个层次, 包括应用程序层、程序框架层、系统数据库层以及Linux基础核心层。目前, Android平台已经应用于i OS、Windows phone等各种系统, 具有可重用性、方便性、开放性以及平等性。
2 人脸识别理论
人脸识别技术是生物智能识别技术的主要分支, 其原理是通过计算机对人脸图像进行处理, 提取人脸图像的某些特殊信息, 从而识别人脸。人脸识别技术共包括了六个过程:一是信息采集, 采集输入各种人脸图像;二是人脸信息预处理, 对人脸图像进行归一化处理;三是人脸判定, 判定图像中是否含有人脸图像信息;四是对图像中的人脸信息进行定位与提取;五是对不同的人脸信息进行分类处理, 并将信息传递给人脸识别系统;六是对比人脸特征信息相似度, 并确认身份[1]。
3 基于Android平台的人脸识别系统
3.1 系统总体设计
基于Android平台的人脸识别系统的总体设计方案如下页图1所示, 本次设计的基于Android平台的人脸识别系统包的框架符合人脸识别技术的工作流程, 包括视频图像采集模块、图像预处理模块、人脸检测模块等, 除此之外, 系统还包括了人脸注册模块。基于Android平台的人脸识别系统的工作流程如下:首先对系统的硬件进行检查, 包括系统具备Adaboost、cascade等分类器文件以及摄像头等, 如果系统硬件不完整将会发出警报, 之后系统启动并按照预先设置的参数启动, 进入主界面后会实时捕捉提取图像, 并与系统中注册的图像进行对比分析, 基于Android平台的人脸识别系统的主界面包括了人脸库预览、注册、切换等子系统[2]。
3.2 系统功能模块设计
基于Android平台的人脸识别系统的各个功能模块如下:图像信息采集, 主要利用Android智能移动设备上的摄像头进行图像采集, 并调动Opencv等类, 可以对摄像头进行自动对焦、连续拍照等操作;人脸图像信号预处理, 本次设计的基于Android平台的人脸识别系统可以对图像信息进行滤波、去噪、均衡化等处理;人脸检测, 基于Android平台的人脸识别系统可以对人脸预处理之后的信息进行检测, 提取图像中的人脸信息, 并将图像剪裁出;人脸注册, 可以对注册人的基本信息以及照片进行提取, 存储在人脸对比数据库中, 每一对象均有固定的FACE.TXT文件;人脸设别, 对人脸检测之后的信息进行特征提取与分类, 并将处理后的信息与注册人脸数据进行对比, 识别人脸数据。
4 结语
21世纪是科学技术的新纪元, 人类近30年的科学成就已经远远超过之前数千年的总和, 而且这种发展速度仍然在不断提高。Android平台具 (下转第107页) 有极其广泛的应用空间, 人脸识别技术在Android平台上的应用具有较高的实用价值, 本文详细阐述了Android平台技术以及人脸识别技术的内容, 并提出了基于Android平台的人脸识别系统的设计方案, 深入研究了基于Android平台的人脸识别系统的功能模块, 希望本文的研究有利于我国人脸识别技术在智能终端中的应用。
摘要：深入研究了基于Android平台的智能人脸识别技术, 为我国生物智能识别技术的发展提供参考。
关键词：Android平台,生物识别,人脸识别
参考文献
[1]杨玉龙.人脸识别门禁系统的设计与实现[D].重庆:重庆大学, 2014:69-76.
人脸识别技术新发展 篇8
人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，其中包括大量的识别算法，涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络等众多学科。
人脸识别的过程其实并不复杂。首先是人脸检测，即判断输入图像中是否存在人脸，如果有，便给出每个人脸的位置、大小；其次是面部特征定位，即对找到的每个人脸，检测其主要器官的位置和形状等信息；最后进行人脸比对，根据面部特征定位的结果，与数据库中人脸对比，判断该人脸的身份信息。与传统的身份鉴定方式相比，人脸识别的最大特点就是更具安全性、保密性和方便性。
之前，人脸识别大多用于门禁识别或公安机关追踪等大型应用。现在，人脸识别技术已经逐渐进入人们的日常生活。解锁手机、登录电脑、进入邮箱，甚至领取养老金等都可以用到人脸识别技术。
硬件设备方面，苹果正在研究一些方法让用户使用人脸识别技术方便地开关和控制iOS设备。这种技术最终会让iPhone和iPad具备人脸解锁功能。
联想在新款的笔记本电脑上也配备了人脸识别技术，凭借这种技术，笔记本电脑的主人在登录系统时，就可以免去输入密码的麻烦而直接进入系统。
网络应用方面，尤其是社交网络应用，很多社交产品开始利用人脸识别使影像信息和用户的社交网络个人资料连接起来。Facebook 就推出了人脸识别的社交应用：当用户向 Facebook 网页上传一张新照片时，这个功能会根据之前被标记的照片进行自动扫描，提示用户新上传的照片中所要标记的人物姓名。这项功能使用人脸识别技术，让普通用户的面孔直接与网站上的背景资料、好友关系匹配。
在国内，网易2010年成立了人脸识别研发团队，目标就是把人脸识别作为网易下一项安全升级措施，对目前的将军令（动态密码保护器）和密保卡进行补充。2012年下半年，网易人脸识别系统率先在网易免费邮箱登录时应用。网易邮箱用户可以选择异地登录时要求人脸认证、短时间多次输错密码被锁定进行人脸认证解锁等功能。
腾讯则推出了“搜搜慧眼”，这是一个基于人脸识别的社交产品。用户将手机切换到人脸识别模式，启动“明星脸识别”功能，“慧眼”会自动识别照相镜头中的人脸，并将之拍下来；随后，它会在网上寻找与这张脸最相似的明星的脸显示出来，并对服饰、妆扮等细节进行点评。最新版本的“搜搜慧眼”在人脸识别拍照的同时，还可以把识别结果一键分享到腾讯微博、新浪微博上。
在计算机技术、网络技术和人工智能技术日新月异的今天，高速发展的人脸识别技术将会有更广阔的舞台来展现其价值。也许就在明天，人脸将成为我们电子生活中的重要名片和标签。人脸识别技术将体现在我们生活的方方面面，改变我们的生活方式。
人脸识别考勤管理平台 篇9
本报通讯员 雍黎 本报记者 冯竞
在线支付不用再输入密码、验证码，直接刷“脸卡”。中科院重庆绿色智能技术研究院在国内率先开发出人脸识别支付系统，使在线支付只需使用移动设备拍张照即可。
人脸识别准确率高达99.8%
人脸识别支付系统是一款基于脸部识别系统的支付平台，国外在2013年已经有类似系统推出。去年，中科院重庆绿色智能技术研究院智能多媒体技术中心启动了对这一支付方式的研究。
据中心主任周曦介绍，该中心与美国伊利诺伊大学图像生成与处理实验室、新加坡国立大学共建，在人脸识别系统方面有比较成熟的技术。他告诉记者，他们全球首创的人脸数据采集阵列，能够91个角度人脸同步采集，已经形成了有5000万张人脸的全球最大亚洲人人脸特征训练数据库。同时建立了基于深度学习的视觉对象解析架构，有效地提升了在动态环境下人脸识别的稳定性和准确性，能对人脸识别影响最大的多变光照、多角度、遮挡等状态进行最优的识别效果。
“人脸识别不仅要认得准而且要速度快。”周曦说，他们的人脸识别系统在美国卡内基梅隆国际标准人脸识别测试库上达到了99.8%的识别率，而国际上其它算法的最好结果为97.6%。目前，他们的人脸识别系统已经应用在边检站自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系统等。
在此基础上，他们通过1年的时间完成了对人脸识别关键技术的研发，
系统识别支付者身份只需要1秒
周曦说，人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术，技术的最大特征是能避免个人信息泄露，并采用非接触的方式进行识别。由于人脸具有不可复制性，相比指纹识别不容易被复制，也不存在密码遗忘、泄露等风险，因此安全性更高。
“这套系统确认支付者的身份只需要1秒钟。”周曦介绍，目前该中心正在研发人脸识别移动支付APP，届时用户只需要在终端(手机、平板电脑)上安装这个APP，并将银行账户或信用卡与人脸识别支付系统关联。使用时，用户仅需对着摄像头拍一张照片，系统在1秒钟内就能完成身份确认，实现快捷支付，预计整个支付过程仅需要4—6秒钟的时间。
该系统通过对数据库里的人脸进行分析，采集了2百万个面部特征进行组合分析，已经形成了一套智能化的分析算法。平常人不能分辨的双胞胎，系统却可以一眼分辨，因此刷错脸的可能性非常小。同时，系统能够对活体进行检测，使用照片或录像来“刷”，一眼就会被系统识破。
此外，该系统具有在线学习的功能，每次刷脸时，都会自动学习人体的可变特征，比如长胖或者变瘦等，用户完全可以不用担心自己胖瘦会影响系统的识别。
移动支付APP明年推出
“预计2015年下半年就将推出人脸识别移动支付系统的识别移动支付APP。”周曦介绍，目前他们正在和部分在线支付公司、电商进行合作洽谈，届时用户在网上购物支付时只需下载终端，按照程序拍摄各个角度的照片设置，就可以享受方便快捷的“刷脸卡”支付方式。
关于实行人脸考勤机考勤的通知 篇10
各单位：
为进一步完善我局考勤制度，强化考勤管理工作，使考勤工作更加科学公正、透明准确，经研究决定自2015年4月13日起实行人脸考勤，具体规定如下：
一、考勤对象
分局全体工作人员（包括驾驶员）
二、考勤时间和地点
1、实行每天三次人脸考勤（若上班时间调整，考勤时间随之调整），人脸录入有效时间段为：
上午上班签到：8:00前；下午上班签到：14:30；下午下班签到：17:25后。
2、人脸考勤机设在一楼大厅。
三、考勤机使用方法
1、人像必须在镜框范围内，并与考勤机保持约30—80cm距离处将人脸正对摄像头。
2、保持表情自然，避免闭眼、斜视、头发盖住眼睛。
3、考勤机提示“谢谢”，表明考勤成功。
四、考勤纪律
1、人脸考勤是对全体工作人员出勤情况的记录和证实，弥补了原来人工考勤时的不足，必须本人亲自考勤。
2、上午上班和下午上下班必须要签到签退，在规定时间签到签退的视为满勤；未在规定时间签到签退视为迟到早退；全天少签两次，且未履行请假手续的，视作旷工半天，一天内既无签到也无签退者，且未履行请假手续的，视为旷工一天。
3、因病假、事假、婚假、丧假或因公出差等导致出勤变动的，需提前一天履行相应的请假手续（临时性事项必须先履行请假、电话请假、事后再办请假手续），履行规定手续后，交局办公室留存备查。
4、中层干部请半天假由分管局长批准、请一天以上（包括一天）由局长批准；普通干部职工请半天假由所在的科室队负责人批准、请一天以上（包括一天）由分管局长批准。
5、考勤通报制度。局办公室每周一（遇节假日顺延），将上周的人脸考勤机原始数据汇总，审核后（局长、副局长由办公室审核；中层干部由分管局长审核；一般干部由科室队负责人审核）实行一月一通报。
五、考勤处罚措施
1、上午上班8:00——8:10签到的，视为缓到。当月缓到前3次不计为迟到，从第4次开始计为迟到；下午下班17:25前签退的视为早退。迟到、早退一次扣发30元当月个人绩效金。
人脸识别技术：开启智能化生活 篇11
春运+人脸识别
每个身处异地的中国人的心里都有春节情节，传统佳节、亲人团聚，成为由传统沿袭下来约定俗成的习惯。无人不成春运，无挤不成春运，无堵不成春运，尽管穿越大半个中国，人们还是会背上行囊，义无反顾地踏向这场世界最大的迁徙旅程。
春运期间，网络上流传着各种抢票攻略、抢票神器，已经开售的车票早已即开售罄。在抢票的日子里我们体验了一番希望与失望、惊喜与失意并存的生活，皆表示心神俱疲。抢完票，放了假，上了车，除了安防监控系统的全线支持，人脸识别也被用于春运中来。
近期，中国科学院重庆分院人脸识别团队近日与呼和浩特铁路局合作，试点将人脸识别技术运用于铁路安防系统。通过引入人脸识别技术，能够极大地提高安防系统的效率和准确性。强化通关，用人工智能帮助进行身份核验，做到人证合一，强化追溯，支持在超大的人像库中定位查找对象。
无人机+机器人+人脸识别
不久前，Kickstarter上就出现了一款很可爱的可编程机器人Fleye，既是无人机，又是机器人，且随身携带可对环境和人脸作出识别的摄像头，不仅能实现航拍、全景拍摄，还能根据你设定数据库中的人物进行人物跟拍，在技术上更智能先进。随着CES 2016的临近，网上曝光了腾讯与零度智控共同打造的无人机谍照，该款无人机不仅有超声波和视觉定位系统，在室内无GPS环境下也能飞行，还支持光学数码增稳、人脸识别系统以及智能飞行系统。
机器人实现各行业的自动化、智能化，无人机在空间上扩大了视频监控的传统范围，实现全方位、立体化、无死角监控，并且可以与各行业平台无缝对接，促进业务的可视化管理。配合人脸分析功能，无论是对于安防、反恐、消防救援等公共安全的应用，还是家用、商用的扩展，都是前景无限。
银行+人脸识别
早在2015年5月，《关于银行业金融机构远程开立人民币银行账户的指导意见（征求意见稿）》以及互联网金融新贵微众银行、浙江网商银行均透露出将用人脸识别融入远程开户，作为技术依据，利用“远程人脸识别+身份证件核实”的模式为金融客户开立账户。这意味以人脸识别为代表的生物识别技术在银行业即将进入正式商用阶段。
然而，该项意见却一波三折才得以成型。早在2015月8月，中国人民银行发布最新的征求意见稿，核心内容主要包括交叉验证和“柜面开户为主、远程开户为辅”，再次发声“为确保实名开户，中国人民银行要求远程开户必须与现有银行账户交叉验证”。
人脸识别考勤管理平台 篇12
1 系统总体方案
基于人脸识别云服务的考勤系统是将本地实时的待考勤人员的脸部图像发送至云端服务, 待其处理完毕后再从云端传回考勤的结果, 最后通过本地考勤终端实现人机交互, 因此, 本系统包括本地终端以和云服务部分。其中本地终端可以是传统PC, 也可以是便于多种场景应用的微型计算机“Raspberry Pi”。
2 系统主要功能实现
2.1 人脸检测功能的实现
2.2 本地终端与人脸识别云服务的交互实现
腾讯优图人脸识别在目前LWF测试中, 人脸验证可达到99.5%的准确率。本文采用了其提供的SDK以实现交互功能, 包括服务鉴权签名, 训练及识别过程。首先是鉴权签名, 需要使用项目ID和密钥获取鉴权签名, 使用函数Tencent Youtuyun.You Tu (appid, secret_id, secret_key, userid, end_point) 完成签名, 参数appid为业务的应用标识App Id, secret_id为秘钥Secret Id, secret_key为秘钥Secret Key, userid为用户id, end_point服务后台路径。
训练过程包括新建个体和增加人脸。首先新建个体, 使用接口New Person (self, person_id, image_path, group_ids, person_name='', tag='', data_type=0) 来完成, 其中参数person_id为新建的个体id, 由用户指定, 需要保证app_id下的唯一性;person_name为个体对应的姓名;group_ids由用户指定的个体存放的组id;image_path为包含个体人脸的图片路径;tag为备注信息;data_type用于表示image_path是图片还是url。考虑到降低系统的复杂度, 避免使用数据库, 本系统将url值设置为0, 直接将图片保存在本地后通过此函数进行上传。因为在进行识别之前, 必须先对人脸库进行训练, 所以实际训练和识别在服务器端是异步执行的。
识别过程。需调用人脸识别接口Face Identify (self, group_id, image_path, data_type=0) 将本地保存的待考勤人员的图像上传至云服务端, 进行人脸的识别。其中参数group_id为识别的组id, image_path为待识别的图片路径, data_type用于表示image_path是图片还是url。接口调用统一返回Json格式的返回结果, 可以通过返回信息了解各个参数的具体意义。
3 功能测试
本文采用了基于UVC协议的USB摄像头, 通过调用Simple CV的相关算法, 实现了系统无需进行任何人工干预的自动促发, 因此可以在不同PC及各种嵌入式设备中使用本文所述之设计。本文设计的系统从开发到调测, 均使用“Raspberry Pi 2B+”, 其拥有32位ARM-Cortex A7架构的双核CPU, 并且配备了各种常用外设, 如以太网网络端口及USB端口等, 配合摄像头, 从理论和实验中表明足以满足本系统高效运行。测试表明本系统的识别率高达92%以上, 完全可以胜任单位的人员考勤工作。
4 结语
本文依托人脸识别云服务, 实现一种考勤系统, 其识别率及实时性均可满足设计者需求。通过详细地描述基于人脸识别云服务的考勤系统的搭建和实现过程, 为相关产品提供了一套解决方案, 将有助于加速云服务及智能硬件发展的进程, 具有较高的研究价值。
参考文献
[1]腾讯云[EB/OL].[2016-01].http://www.qcloud.com/product/cvm.html.
[2]Nathan Oostendorp, Anthony Oliver, Kathe rine Scott.Practical Computer Vision with Simple CV[M].First Edition.O'Reilly Media, 2012.