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      基于人臉識別的課堂自動考勤系統(tǒng)

      2019-11-05 08:10張正旺
      科技視界 2019年27期
      關(guān)鍵詞:人臉識別深度學(xué)習(xí)

      張正旺

      【摘 要】傳統(tǒng)考勤系統(tǒng)耗時耗力,且易出代考勤現(xiàn)象?;谌四樧R別的課堂自動考勤系統(tǒng)借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)和有攝像頭的計算機可實現(xiàn)自動考勤,依據(jù)人臉自動生成標(biāo)記好的考勤表,既省時又省力,并可有效防范代課現(xiàn)象。

      【關(guān)鍵詞】人臉識別;深度學(xué)習(xí);自動考勤系統(tǒng)

      中圖分類號: TP183 文獻標(biāo)識碼: A 文章編號: 2095-2457(2019)27-0017-002

      DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.27.007

      0 引言

      出勤率是實現(xiàn)課堂教學(xué)預(yù)期效果的基礎(chǔ)和前提,學(xué)生末出席,教學(xué)效果自然無從談起。對大多數(shù)教師而言,考勤是保證學(xué)生出勤率的一種必要手段。傳統(tǒng)的考勤方法是教師借用上課時間一一點名,并對出席或缺勤的在考勤表上作出標(biāo)記,這種方法既耗時耗力,又效果不佳。一些學(xué)生為了應(yīng)付老師點名,甚至?xí)ㄥX請人代課,部分高校內(nèi)還出現(xiàn)了專門的有償代課簇。由于學(xué)生人數(shù)眾多,教師一般無法準(zhǔn)確識別代課學(xué)生,對于代課這種現(xiàn)象,課堂點名方式有點束手無策。隨著深度學(xué)習(xí)等計算機相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,人臉識別的準(zhǔn)確率大大提高,其實現(xiàn)成本也大為降低,借助人臉識別進行課堂考勤,可有效防止代課現(xiàn)象。為了減少課堂點名時間,提高考勤效果,作者開發(fā)設(shè)計了一個基于人臉識別的課堂自動考勤系統(tǒng)。

      1 系統(tǒng)框架

      如圖1所示,基于人臉識別的課堂自動考勤系統(tǒng)的由三大模塊構(gòu)成:照片采集模塊、人臉識別模塊與考勤記錄模塊。照片采集模塊負責(zé)采集學(xué)生的人臉信息;人臉識別模塊將攝像頭當(dāng)前捕捉到的人像與數(shù)據(jù)庫中的人臉進行對比,識別出學(xué)生姓名;考勤記錄模塊實現(xiàn)讀取與自動記錄考勤表(EXCEL表格)。

      2 系統(tǒng)實現(xiàn)

      2.1 實現(xiàn)基礎(chǔ)

      系統(tǒng)所采用的編程語言為Python。Python是一種強大的、面向?qū)ο蟮母呒壋绦蛟O(shè)計語言,由于它的簡潔和穩(wěn)健性,被廣泛應(yīng)用于軟件開發(fā)、網(wǎng)頁開發(fā)、數(shù)據(jù)科學(xué)等方面,在IEEE于2017年與2018年發(fā)布的編程語言排行榜上,連續(xù)兩年高居榜首[1]。如圖1所示,照片采集模塊采用Python接口的OpenCV計算機視覺庫;人臉識別模塊需要用OpenCV、dlib、face recognition等Python庫,dlib庫[2]提供了非常優(yōu)秀的人臉檢測與人臉識別算法,face recognition是一個基于dlib的深度學(xué)習(xí)人臉識別庫,其號稱為全球最簡單的Pyhton人臉識別API,使用該庫可以輕易且準(zhǔn)確地識別出各種人臉;考勤記錄模塊利用Openyxl庫實現(xiàn)。所需硬件為帶內(nèi)置或外置攝像頭的計算機。

      2.2 實現(xiàn)過程

      從學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)下載EXCEL格式的考勤表,以班級名稱命名,保存在以班級名稱命名的目錄下。自動考勤系統(tǒng)首先利用Openyxl庫的load_workbook函數(shù)載入考勤表,讀取班級學(xué)生名單,班級名稱與當(dāng)前考勤次數(shù)由教師手工輸入。首次上課時,要求學(xué)生面對攝像頭進行人臉圖像采集,使用Opencv庫中的VideoCapture函數(shù)實時捕捉攝像頭,將捕獲的圖像幀以學(xué)生名稱命名并保存到當(dāng)前班級目錄,保存格式為jpg或png。采集好學(xué)生人臉信息后,系統(tǒng)即可正式開始自動考勤。上課前要求學(xué)生經(jīng)過攝像頭,系統(tǒng)讀取到人像信息后,調(diào)用face recognition庫中的face_locations函數(shù)識別當(dāng)前圖像中的人臉,并使用該庫中的face_encodings函數(shù)對識別出的人臉編碼,然后調(diào)用compare_faces函數(shù)將識別出人臉編碼與采集到的人臉編碼進行對比,判斷當(dāng)前人臉是否為班級中的某位學(xué)生,如是班上學(xué)生,在視頻上提示學(xué)生名稱,利用Openyxl庫標(biāo)記考勤表并保存,如與采集的人臉信息都對不上,則提示“您非本班學(xué)生或尚未采集照片,如需采集照片請按鍵盤上的X”。

      3 系統(tǒng)應(yīng)用

      實例所采用操作系統(tǒng)為Ubuntu(Python為跨操作系統(tǒng)的編程語言,因此本系統(tǒng)在其他的操作系統(tǒng)下亦可無縫應(yīng)用),考勤系統(tǒng)的源代碼文件為autoattendence.py。假設(shè)被考勤班級名稱為1811,則下載的考勤表應(yīng)命名為1811.xlsx。首先建立一個名為autoattendence的目錄 ,將1811.xlsx和autoattendence.py置于該目錄下。在終端進入這個目錄并輸入命令;python autoattendence.py運行自動考勤系統(tǒng)??记谶^程如圖2所示,最終得到的考勤表如圖3所示,系統(tǒng)自動對出現(xiàn)在攝像頭前的學(xué)生在考勤表中用大寫的“O”作出標(biāo)識。

      4 結(jié)論

      基于人臉識別的課堂自動考勤系統(tǒng)在設(shè)置好一些考勤信息后,無需人工干預(yù),學(xué)生只需上課前經(jīng)過攝像頭,即可自動完成考勤工作并生成標(biāo)記好的考勤表。該系統(tǒng)與傳統(tǒng)的考勤系統(tǒng)相比,省時省力,并可有效防止代課現(xiàn)象,實現(xiàn)成本也不高,部署容易,人臉識別準(zhǔn)確率高。由于此系統(tǒng)未進行“活體”檢測(判斷人像信息是一個真正的人還僅僅是一張照片或視頻),手持照片亦可欺騙該系統(tǒng),即某人拿上班級上某學(xué)生的照片,也可替該學(xué)生代考勤,但考勤時任課教師通常在教室,此現(xiàn)象一般難以出現(xiàn)。后續(xù)系統(tǒng)可增加“活體”檢測模塊,徹底避免代考勤現(xiàn)象。

      【參考文獻】

      [1]https://spectrum.ieee.org/static/interactive-the-top-programming-languages-2018.

      [2]Davis E. King. Dlib-ml:A Machine Learning Toolkit. Journal of Machine Learning Research,2009,10,1755-1758.

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