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摘要：在當(dāng)前國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用大環(huán)境下，人臉識(shí)別技術(shù)屬于比較成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域。在市政道路監(jiān)管、公安部“天眼”系統(tǒng)，尤其是移動(dòng)支付領(lǐng)域上都能得到很好的體現(xiàn)。“天眼”系統(tǒng)可以在一秒鐘內(nèi)完成數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)比對(duì)，達(dá)到AI預(yù)警的效果?；趯W(xué)校的教學(xué)環(huán)境，考慮到課堂考勤的重要性，但傳統(tǒng)的課堂點(diǎn)名考勤方式太過低效，極易消耗時(shí)間，容易出現(xiàn)他人代簽到的行為。為了改善這種情況，本系統(tǒng)決定在課堂中使用人臉識(shí)別技術(shù)來達(dá)到考勤的目的。 本系統(tǒng)基于TensorFlow+MXNet框架，通過Python語言調(diào)用OpenCV視覺庫、采用Mctnn算法實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)，結(jié)合Qt框架搭建人臉識(shí)別圖形用戶界面，通過PHP語言實(shí)現(xiàn)后臺(tái)考勤統(tǒng)計(jì)。從功能實(shí)現(xiàn)路線來說，通過視頻采集模塊、人臉圖像訓(xùn)練模塊、人臉識(shí)別模塊來實(shí)現(xiàn)后端數(shù)據(jù)處理，通過軟件界面展示模塊、考勤數(shù)據(jù)網(wǎng)頁展示模塊來實(shí)現(xiàn)前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)的功能。達(dá)到可以使用攝像頭實(shí)時(shí)采集人臉，結(jié)合人臉識(shí)別固定流程實(shí)時(shí)識(shí)別人臉，然后與后臺(tái)數(shù)據(jù)庫比對(duì)學(xué)生信息，最后在網(wǎng)頁端顯示學(xué)生簽到信息表的效果。 本系統(tǒng)旨在創(chuàng)造一個(gè)更為高效的教學(xué)課堂考勤環(huán)境，將人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于學(xué)生的課堂考勤中。主要目的是改善課堂上老師點(diǎn)名帶來的時(shí)間浪費(fèi)、學(xué)生到課情況較難控制的情況。為了更好的利用歷史考勤記錄且杜絕代為簽到的惡習(xí)，本系統(tǒng)結(jié)合人臉識(shí)別技術(shù)，開發(fā)可以識(shí)別人臉的課堂考勤系統(tǒng)，大大節(jié)省了考勤所占用的上課時(shí)間，提高了上課的效率。
關(guān)鍵詞：Python語言；Mctnn算法；人臉識(shí)別；課堂考勤
目錄 摘要 ABSTRACT 第1章 前言- 1 - 1.1研究背景- 1 - 1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀- 1 - 1.3研究目的和意義- 2 - 1.3.1研究目的- 2 - 1.3.2研究意義- 2 - 1.4全文組織結(jié)構(gòu)- 2 - 第2章 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境與關(guān)鍵技術(shù)- 4 - 2.1開發(fā)語言- 4 - 2.1.1 Python語言介紹- 4 - 2.1.2 PHP語言介紹- 4 - 2.2開發(fā)技術(shù)- 4 - 2.2.1 Bootstrap框架介紹- 4 - 2.2.2 TensorFlow+MXNet框架介紹- 4 - 2.2.3 OpenCV視覺庫介紹- 4 - 2.2.4 PyQt工具包介紹- 5 - 2.3開發(fā)工具- 5 - 2.3.1 PyCharm簡(jiǎn)介- 5 - 2.3.2 Qt Creator簡(jiǎn)介- 5 - 2.4主要研究?jī)?nèi)容- 5 - 2.5系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)- 6 - 第3章 基于人臉識(shí)別技術(shù)的課堂考勤系統(tǒng)需求分析- 8 - 3.1系統(tǒng)定義- 8 - 3.2需求分析- 8 - 3.2.1功能需求分析- 8 - 3.2.2性能需求分析- 8 - 3.2.3開發(fā)環(huán)境需求分析- 9 - 3.3可行性分析- 9 - 3.3.1技術(shù)可行性- 9 - 3.3.2經(jīng)濟(jì)可行性- 9 - 3.3.3操作可行性- 9 - 第4章 基于人臉識(shí)別技術(shù)的課堂考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)- 10 - 4.1系統(tǒng)功能模塊概要設(shè)計(jì)- 10 - 4.2系統(tǒng)功能模塊詳細(xì)設(shè)計(jì)- 10 - 4.2.1視頻采集模塊設(shè)計(jì)- 10 - 4.2.2人臉圖像訓(xùn)練模塊設(shè)計(jì)- 11 - 4.2.3人臉識(shí)別模塊設(shè)計(jì)- 11 - 4.2.4考勤數(shù)據(jù)網(wǎng)頁展示模塊設(shè)計(jì)- 12 - 4.3 SQLite3數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)- 12 - 第5章 Mtcnn人臉檢測(cè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)- 14 - 5.1 Mtcnn算法介紹- 14 - 5.2 mobileFacenet模型介紹- 16 - 5.3數(shù)據(jù)集介紹- 17 - 5.3.1 MS-Celeb-1M數(shù)據(jù)集- 17 - 5.3.2 LFW數(shù)據(jù)集- 17 - 5.4人臉模型訓(xùn)練效果- 17 - 第6章 基于人臉識(shí)別技術(shù)的課堂考勤系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)- 18 - 6.1視頻采集功能實(shí)現(xiàn)- 18 - 6.2人臉圖像訓(xùn)練功能實(shí)現(xiàn)- 19 - 6.3人臉識(shí)別功能實(shí)現(xiàn)- 20 - 6.3.1人臉識(shí)別流程- 20 - 6.3.2人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)- 22 - 6.4 SQLite3數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)- 26 - 第7章 基于人臉識(shí)別技術(shù)的課堂考勤系統(tǒng)測(cè)試- 29 - 7.1測(cè)試目標(biāo)- 29 - 7.2運(yùn)行環(huán)境- 29 - 7.3測(cè)試方法- 29 - 7.4功能測(cè)試- 29 - 7.4.1視頻采集測(cè)試模塊- 29 - 7.4.2人臉識(shí)別用例測(cè)試模塊- 30 - 7.4.3考勤測(cè)試模塊- 32 - 7.4.4讀取視頻流測(cè)試模塊- 35 - 7.4.5多目標(biāo)人臉檢測(cè)測(cè)試模塊- 35 - 7.5系統(tǒng)測(cè)試- 36 - 7.5.1內(nèi)存泄漏- 36 - 7.5.2完整性測(cè)試- 36 - 第8章 總結(jié)與展望- 37 - 8.1總結(jié)- 37 - 8.2展望- 37 - 參 考 文 獻(xiàn)- 38 - 致 謝- 39 - |
