基于人脸识别技术的教室考勤系统的设计和实现

发布时间：2017-04-15 23:02

  本文关键词：基于人脸识别技术的教室考勤系统的设计和实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息技术的不断发展,员工的考勤管理成为企业、事业单位人事管理的重要内容,各种层出不穷的考勤系统也逐渐被应用到考勤管理中。而高校对于学生上课的考勤工作却处于一个相对空白的领域,传统的考勤方式往往会增加学校的管理成本,增加教师工作量,也会占用一定时间。所以一般企业、单位使用的考勤系统很难在高校学生上课考勤中推广。本文的主要工作是设计一套针对高校学生的考勤系统,该系统可以比较方便、快捷地对高校学生进行课堂考勤。这套考勤系统一方面需要实现通用的考勤工作,包含人员的管理、教室的设置和课程的设置等功能：另一方面,需要采用一种适合高校学生的考勤技术,不需要占用学生和教师宝贵的教学时间,实现智能化考勤。本文的主要内容包括系统涉及的主要技术、系统需求分析、系统总体设计和系统实现几个部分。通过引入目前比较成熟的人脸识别技术,将人脸检测、人脸识别算法与传统的考勤信息系统技术相结合,完成了考勤系统的基本功能；同时,按照软件工程的方法,本文对系统进行了详尽的需求分析,包括对教室环境的分析以及考勤系统功能需求的分析：系统设计部分基于总体思路,把考勤系统设计为四个模块,分别解决了图像采集、人脸标识、人脸识别和考勤功能实现等问题,并设计了系统的数据库表：系统实现部分针对系统设计的四个模块,配置适合的开发环境和计算机视觉库,使用Visual Studio开发工具完成了四个模块关键代码的编写,并设计了相应的程序界面；最后对整个系统进行了测试,测试结果表明应用系统基本符合需求分析的要求。
【关键词】：人脸检测 人脸识别 高校考勤
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G647.3;TP391.41
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 人脸识别技术的国内外研究状况12
• 1.2.2 高校考勤系统的国内外研究状况12-14
• 1.3 本文研究的内容、目标、方法14-15
• 第2章 相关技术介绍15-20
• 2.1 图像预处理15-17
• 2.1.1 图像灰度变换15-16
• 2.1.2 图像平滑16-17
• 2.2 人脸检测技术17-18
• 2.2.1 基于特征的人脸检测技术17
• 2.2.2 基于模板匹配的人脸检测技术17
• 2.2.3 基于统计的人脸检测技术17-18
• 2.3 人脸识别18-20
• 2.3.1 基于几何特征的人脸识别技术18-19
• 2.3.2 基于子空间分析的方法19-20
• 第3章 考勤系统需求分析20-23
• 3.1 考勤系统环境20-21
• 3.2 功能需求21-23
• 3.2.1 人员识别21-22
• 3.2.2 人数统计22
• 3.2.3 出勤率查询统计22
• 3.2.4 自动考勤设置22-23
• 第4章 考勤系统设计23-39
• 4.1 系统设计目标及原则23
• 4.2 系统硬件结构设计23-27
• 4.2.1 图像采集方式设计24-25
• 4.2.2 图像采集设备的选择25-27
• 4.3 系统架构27-28
• 4.4 系统功能和流程设计28-34
• 4.4.1 功能结构28-31
• 4.4.2 流程设计31-34
• 4.5 算法设计34-36
• 4.5.1 人脸检测算法选择34-35
• 4.5.2 人脸识别算法选择35-36
• 4.6 数据库设计36-37
• 4.7 开发环境和运行环境37-39
• 4.7.1 Visual Studio 2012 VB.NET37-38
• 4.7.2 OpenCV38
• 4.7.3 MSDE38-39
• 第5章 系统实现39-49
• 5.1 主要功能模块实现39-43
• 5.1.1 数据库类实现39-40
• 5.1.2 图像采集功能40
• 5.1.3 人脸提取功能40-41
• 5.1.4 标识人脸功能41
• 5.1.5 人脸训练功能41-42
• 5.1.6 身份识别功能42
• 5.1.7 教室考勤功能42-43
• 5.2 考勤系统界面43-49
• 5.2.1 图像采集43-44
• 5.2.2 标识人脸功能效果44-45
• 5.2.3 人脸训练结果45-46
• 5.2.4 系统设置46
• 5.2.5 课程设置46-47
• 5.2.6 考勤界面47-48
• 5.2.7 学生考勤查询48
• 5.2.8 课程考勤查询48-49
• 第6章 系统测试49-56
• 6.1 图像采集模块49-50
• 6.1.1 图像采集49
• 6.1.2 人脸图像提取49-50
• 6.2 标识模块50
• 6.2.1 标识人脸50
• 6.2.2 人脸训练50
• 6.3 考勤模块50-52
• 6.3.1 身份识别50-51
• 6.3.2 教室考勤51-52
• 6.4 设置模块52-55
• 6.4.1 学生设置52-53
• 6.4.2 考勤表管理53-54
• 6.4.3 教室设置54
• 6.4.4 课程设置54-55
• 6.4.5 摄像头设置55
• 6.5 测试结论55-56
• 结论56-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-61

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