基于卷积神经网络的选煤厂人脸识别考勤系统

发布时间：2021-05-17 05:07

　　在煤炭行业中,选煤厂主要负责原煤分选以实现煤炭利用最大化,而选煤厂人员考勤管理对选煤厂生产效率有直接影响。人脸识别因其唯一性、非接触性等特点常被应用于考勤,相比于传统考勤方式,人脸考勤更加高效、安全。因此,为加强选煤厂人员管理,研究选煤厂人脸考勤系统具有十分重要的意义和价值。由于目前没有开源的选煤厂人脸数据库,卷积神经网络在训练时需要大量样本,论文采用镜像、旋转和平移等几何方法来扩充样本数量;员工工作时脸上容易沾染煤灰,影响人脸识别效果,论文在对人脸图像进行高斯滤波的基础上,采用限制对比度自适应直方图均衡化和伽马矫正相结合的方法来提高图像特征,使得人脸细节信息更加突出;采用基于Haar-like特征的AdaBoost算法实现选煤厂人脸检测,将人脸从复杂的背景中提取出来;为提高人脸识别准确率,对传统的AlexNet模型进行了优化,优化后的模型能提取更多的人脸特征;根据考勤系统功能需求设计了选煤厂人脸识别考勤系统,利用Python语言搭建了考勤系统的GUI界面,并设计了相关的数据库,实现了选煤厂员工的考勤管理。本文通过对选煤厂人脸识别进行深入研究,提出的优化卷积神经网络对选煤厂环境下的人脸... 

【文章来源】：西安科技大学陕西省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
英文摘要
1 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国内外人脸识别研究现状
        1.2.2 国内外考勤系统研究现状
    1.3 论文的主要研究内容与章节安排
2 选煤厂考勤系统研究
    2.1 选煤厂考勤系统需求分析
    2.2 选煤厂考勤方式研究分析
    2.3 本章小结
3 选煤厂人脸图像预处理
    3.1 选煤厂人脸数据集构建
    3.2 选煤厂人脸图像特点
    3.3 选煤厂人脸图像滤波
    3.4 选煤厂人脸图像增强
        3.4.1 限制对比度自适应直方图均衡化
        3.4.2 伽马矫正
    3.5 本章小结
4 基于卷积神经网络的选煤厂人脸识别
    4.1 基于Haar-like特征的Ada Boost选煤厂人脸检测
        4.1.1 Haar-like特征
        4.1.2 Ada Boost算法
        4.1.3 人脸检测结果及分析
    4.2 人脸识别方法
        4.2.1 基于几何特征的人脸识别方法
        4.2.2 基于子空间分析的人脸识别方法
        4.2.3 基于人工神经网络的人脸识别方法
        4.2.4 基于卷积神经网络人脸识别方法
    4.3 基于优化Alex Net网络的选煤厂人脸识别
        4.3.1 Alex Net网络模型
        4.3.2 Alex Net网络模型优化
        4.3.3 实验结果及分析
    4.4 本章小结
5 选煤厂人脸考勤系统设计与调试
    5.1 考勤系统总体设计
    5.2 考勤系统各模块设计
        5.2.1 系统功能模块
        5.2.2 数据库模块
    5.3 考勤系统调试
        5.3.1 系统调试环境
        5.3.2 系统功能调试
    5.4 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人脸识别的学生考勤系统的研究[J]. 孙玥,杨国为.  现代电子技术. 2020(10)
[2]基于扩展的Haar-Like特征和LBP特征的人脸压缩跟踪算法[J]. 曹洁,唐瑞萍,李伟.  传感器与微系统. 2019(11)
[3]基于矩阵低秩稀疏分解的图像去噪算法[J]. 王雪,靳伍银.  计算机工程与设计. 2019(10)
[4]自适应匹配追踪图像去噪算法[J]. 李桂会,李晋江,范辉.  计算机科学. 2020(01)
[5]基于ZYNQ的优化Adaboost人脸检测[J]. 高树静,王程龙,董廷坤.  计算机工程与应用. 2020(06)
[6]浅谈考勤智能化在企业管理中的应用[J]. 姬爱玲,刘晓民.  信息系统工程. 2019(04)
[7]深度学习在图像识别中的应用研究综述[J]. 郑远攀,李广阳,李晔.  计算机工程与应用. 2019(12)
[8]基于低分辨率的人脸识别方法研究[J]. 马慧,孙万春,汪炜玮,程代娣.  计算机测量与控制. 2019(03)
[9]选煤厂信息化系统与安全监控系统的应用[J]. 王芳.  煤炭加工与综合利用. 2019(02)
[10]基于卷积神经网络的图像分类算法综述[J]. 杨真真,匡楠,范露,康彬.  信号处理. 2018(12)

博士论文
[1]复杂交通场景中基于视频的行人检测与跟踪若干关键问题研究[D]. 张阳.华南理工大学 2013

硕士论文
[1]基于卷积神经网络的特定场景下人脸识别研究[D]. 彭鑫.西安理工大学 2019
[2]基于移动手机定位的考勤管理系统的分析与设计[D]. 马丽.内蒙古大学 2018
[3]基于视频流人脸识别的课堂考勤系统的设计与实现[D]. 方冠男.华中师范大学 2018
[4]人脸识别技术与考勤系统应用研究[D]. 马园园.南京邮电大学 2017
[5]基于CMYK-H-CbCr肤色分割和改进型AdaBoost算法的人脸检测研究[D]. 袁海峰.南京邮电大学 2017
[6]基于ARM的射频识别考勤系统的研究与设计[D]. 丁同.安徽理工大学 2017
[7]防欺骗人脸识别考勤系统研究与设计[D]. 刘浩志.西南石油大学 2017
[8]基于深度卷积神经网络人脸识别系统设计与研究[D]. 崔成.哈尔滨工业大学 2017
[9]基于PCA的人脸识别系统的设计与实现[D]. 周桐.哈尔滨工业大学 2007



本文编号：3191139