◆姬翠萍

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人臉識別技術(shù)在課堂考勤管理中的應(yīng)用研究

◆姬翠萍

（山西經(jīng)濟管理干部學(xué)院山西030006）

嚴(yán)謹(jǐn)高效的課堂考勤管理工作是塑造良好的學(xué)習(xí)風(fēng)氣、提升學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性、維護課堂教學(xué)秩序的基礎(chǔ)。人臉識別技術(shù)作為一種新興技術(shù)被應(yīng)用到考勤管理系統(tǒng)中，對提高學(xué)生考勤管理制度的執(zhí)行效力，保障教學(xué)活動的質(zhì)量與效率提供了高效且可靠的技術(shù)支撐。

人臉識別；課堂考勤；教育信息化

1 人臉識別技術(shù)

人臉識別技術(shù)是生物特征識別領(lǐng)域中的一個重要的研究分支，在具體應(yīng)用過程中，需要結(jié)合專用的硬件采集設(shè)施將人體面部的主要特征信息采集到識別系統(tǒng)當(dāng)中，然后依據(jù)相應(yīng)的特征識別算法對人體面部進行特征檢測和識別，并最終鎖定到現(xiàn)實生活中某一特定的人類對象，最后圍繞該對象建立相應(yīng)的信息記錄，并通過數(shù)據(jù)庫進行存儲和管理[1]。

2 課堂考勤管理的信息化需求

隨著信息技術(shù)在教育領(lǐng)域中的發(fā)展與普及，課堂考勤管理也從過去的“教師點名”模式向自動化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化的方向發(fā)展。在節(jié)省考勤檢查時間、提高課堂考勤管理工作的效率同時，還可以實現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)的信息化存儲與共享，為后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等工作采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3 課堂考勤管理系統(tǒng)中人臉識別模塊的實現(xiàn)

人臉識別作為學(xué)生課堂考勤管理系統(tǒng)的核心部分，其具體功能由視頻采集硬件與人像數(shù)據(jù)處理軟件兩部分共同負責(zé)完成。其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

本文所選用的攝像頭硬件為全瑞視訊的RER-V90型攝像頭，該攝像頭使用了雙鏡頭設(shè)計，拍攝范圍為100度，可以通過USB接口供電穩(wěn)定工作，輸出圖片的最高有效像素為1920×1080，信噪比為39dB。同時還具備自動曝光控制與自動白平衡、增益控制功能，能夠很好地滿足在教室中進行人像采集的需求。

在軟件的具體的實現(xiàn)過程中，獲取本節(jié)課參與評教學(xué)生的照片文件名稱是進行圖像對比的基礎(chǔ)。程序根據(jù)這些圖片的名稱來從服務(wù)器上逐一讀取圖片文件并根據(jù)其名稱字符串中的學(xué)號內(nèi)容來建立基于學(xué)號信息的人臉圖像特征庫，該特征庫主要包含的信息如表1所示。

表1 人臉圖像特征信息表

特征庫的建立需要基于循環(huán)語句將在數(shù)據(jù)初始化階段下載存儲在臨時文件夾中的全部學(xué)生照片文件讀取至內(nèi)存中進行處理并以在C#中創(chuàng)建的類property所定義的數(shù)組進行存儲，等待與攝像頭現(xiàn)場采集到的信息進行對比。

在圖像對比功能的具體實現(xiàn)過程中，首先需要在C#開發(fā)平臺中定義WebCamTexture類型的變量來開啟攝像頭并通過調(diào)用Pause方法捕獲照片，照片文件的生成則是基于Texture2D對象實現(xiàn)的[2]。最后使用File對象的WriteAllBytes方法將本次采集到的學(xué)生照片文件保存至終端電腦上的另一個臨時文件夾中。在成功獲取到現(xiàn)場拍攝的照片文件之后，即可將該文件讀取并轉(zhuǎn)換為property類所定義的多項特征信息，并存儲在property變量中。

為提高程序的執(zhí)行速度，本文將圖像特征對比的過程打包為函數(shù)Feature_contrast，該函數(shù)包含2個參數(shù)與1個返回值，2個參數(shù)均為property類型的變量，用于將現(xiàn)場采集到的圖片特征信息與特征庫中的數(shù)據(jù)單元進行對比，返回值為Int型變量，用于返回人臉比較相似度的值。該取值為14個屬性比較值的歸一化特征向量。當(dāng)返回值在0至1之間時，表示兩張圖片對比的相似度，當(dāng)程序運行超時或異常，函數(shù)返回值為0，表示可由調(diào)用程序進行異常捕獲和處理。

人臉識別技術(shù)在本系統(tǒng)中的應(yīng)用，是通過SunLightFace發(fā)布的人臉識別SDK來實現(xiàn)的，該功能庫在加載C#開發(fā)平臺后即可使用?？紤]到光線、攝像頭鏡頭老化以及學(xué)生所站位置的距離、角度等因素造成的誤差，本文判斷識別操作是否成功的閥值設(shè)置為0.78。如果檢測小于該閥值，則對特征庫中的下一條數(shù)據(jù)進行識別，直到檢測到合格的匹配結(jié)果為止?？紤]到因各類誤差所可能導(dǎo)致的檢測失敗的情況，系統(tǒng)提供了自動重新檢測的機制，在對特征庫中的全部數(shù)據(jù)都遍歷并未能獲取到合格結(jié)果時，系統(tǒng)將在5秒（學(xué)生可以利用這段時間調(diào)整站位和角度）后重新進行現(xiàn)場照片的采集與識別操作，以重新獲取正確的人臉識別檢測結(jié)果。在識別操作完成后，需要將結(jié)果為“識別成功”（即返回值大于0.78）的圖片信息所對應(yīng)的學(xué)號提取出來并據(jù)此將存儲在tempdata類型的二維數(shù)組中的與該學(xué)生對應(yīng)的考勤狀態(tài)數(shù)據(jù)設(shè)置為1（即本節(jié)課考勤檢測成功），以備在數(shù)據(jù)上傳功能中使用。

應(yīng)當(dāng)注意的是，在人臉識別功能的具體使用過程中，需要被檢測者取下眼鏡、帽子，以保證良好的識別精度和效率。同時，為保證終端程序能夠成功開啟攝像頭并獲取到數(shù)據(jù)，應(yīng)提前在部署終端程序的計算機上安裝好攝像頭驅(qū)動程序并完成調(diào)試。

4 結(jié)論

本文以課堂考勤數(shù)據(jù)的采集、存儲需求為基礎(chǔ)，以人臉識別技術(shù)為核心設(shè)計了一套課堂考勤管理信息采集系統(tǒng)的解決方案。該方案具有結(jié)構(gòu)簡單、易于安裝部署、操作簡潔且性價比較高的特點，具備了良好的實用價值與技術(shù)參考價值。

[1]秦瑞紅.人臉識別軟件中的關(guān)鍵算法研究[J].科技資訊，2017(8)：110-112.

[2]劉彥文.人臉識別中二值化圖像閾值選取算法的應(yīng)用研究[J].山西電子技術(shù)，2016(1)：69-71.