本發(fā)明涉及智能考勤系統(tǒng)，特別涉及基于三分位的人臉識(shí)別簽到簽退考勤方法及其系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，智能化考勤系統(tǒng)在各類(lèi)企事業(yè)單位中的重要性日益凸顯。傳統(tǒng)的考勤方式，如簽到簿、打卡機(jī)等，存在操作繁瑣、易造假、數(shù)據(jù)管理不便等缺陷，嚴(yán)重影響了考勤的準(zhǔn)確性和工作效率。近年來(lái)，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人臉識(shí)別技術(shù)逐漸成為考勤系統(tǒng)的核心組成部分。該技術(shù)不僅能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別員工身份，還具備較強(qiáng)的適應(yīng)性，能夠在不同光照條件、面部表情及角度下保持較高的識(shí)別率。此外，隨著嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展，將人臉識(shí)別技術(shù)與linux操作系統(tǒng)相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的資源管理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，為智能考勤系統(tǒng)的推廣應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2、然而，現(xiàn)有的人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，傳統(tǒng)考勤系統(tǒng)多依賴(lài)于卡片、指紋等物理介質(zhì)，存在易丟失、易偽造等安全隱患，且無(wú)法有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別需求。其次，現(xiàn)有系統(tǒng)在光照條件變化、面部表情和角度差異較大的情況下，識(shí)別率顯著下降，導(dǎo)致考勤數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。此外，傳統(tǒng)系統(tǒng)的用戶(hù)界面設(shè)計(jì)復(fù)雜，操作不便，且缺乏高效的數(shù)據(jù)管理和傳輸機(jī)制，難以滿(mǎn)足現(xiàn)代企業(yè)對(duì)考勤系統(tǒng)的高效管理需求。最后，現(xiàn)有系統(tǒng)在嵌入式平臺(tái)上的應(yīng)用較少，難以實(shí)現(xiàn)前端設(shè)備與后端服務(wù)器之間的高效協(xié)同工作，導(dǎo)致系統(tǒng)整體性能受限。因此，亟需一種集安全性、便捷性、經(jīng)濟(jì)性和高效管理于一體的智能考勤系統(tǒng)，以解決上述問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于三分位的人臉識(shí)別簽到簽退考勤方法及其系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于三分位的人臉識(shí)別簽到簽退考勤方法，所述考勤方法包括以下幾個(gè)步驟：

3、s1，開(kāi)啟考勤系統(tǒng)，服務(wù)器自動(dòng)加載人臉數(shù)據(jù)庫(kù)并與客戶(hù)端進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸；

4、s2，客戶(hù)端通過(guò)usb攝像頭采集bgr圖像，顯示于顯示器，且同時(shí)采集多個(gè)人臉，并將采集的數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到服務(wù)器；

5、s3，服務(wù)器收到圖像數(shù)據(jù)后，將bgr圖像先轉(zhuǎn)為opencv的mat圖像數(shù)據(jù)格式，然后再轉(zhuǎn)為qimage供給qt進(jìn)行圖像處理，并調(diào)用opencv函數(shù)庫(kù)進(jìn)行人臉檢測(cè)與識(shí)別，同時(shí)將匹配結(jié)果和人臉區(qū)域數(shù)據(jù)反饋至客戶(hù)端；

6、s4，若匹配結(jié)果成功，則調(diào)用三分位法判斷打卡用戶(hù)是否進(jìn)入考勤區(qū)，若成功進(jìn)入考勤區(qū)，則自動(dòng)記錄時(shí)間并結(jié)合簽退時(shí)間計(jì)算打卡時(shí)長(zhǎng)；

7、s5，客戶(hù)端根據(jù)服務(wù)器反饋的結(jié)果將人臉匹配區(qū)域數(shù)據(jù)顯示到界面上，同時(shí)根據(jù)結(jié)果選擇控制門(mén)禁的開(kāi)關(guān)。

8、優(yōu)選的，所述人臉檢測(cè)是從背景圖像中分離出人臉區(qū)域及尺寸信息，對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，并將提取出的特征與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)匹配的人臉特征進(jìn)行對(duì)比，達(dá)到閾值設(shè)定的分?jǐn)?shù)后，判斷該畫(huà)面中是否存在人臉以及確切的坐標(biāo)位置。

9、優(yōu)選的，所述人臉檢測(cè)采用yunet人臉檢測(cè)模型；

10、若輸入圖像的尺寸一致，則實(shí)例化facedetectoryn時(shí)指定尺寸(width,height)，使用detect方法檢測(cè)人臉時(shí)，facedetectoryn自動(dòng)使用(width,height)尺寸進(jìn)行處理；

11、若輸入圖像的尺寸不一致，則實(shí)例化facedetectoryn時(shí)可任意指定尺寸，在使用detect方法前，調(diào)用setinputsize方法先動(dòng)態(tài)調(diào)整輸入圖像的尺寸。

12、優(yōu)選的，所述人臉識(shí)別在于特征匹配與識(shí)別判斷，考勤系統(tǒng)將待識(shí)別的目標(biāo)人臉特征數(shù)據(jù)與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有特征模板進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算得出反映兩者相似程度的指數(shù)，表示為cos余弦值和l2正則值；

13、當(dāng)使用cos余弦值來(lái)判別時(shí)，余弦值越大則人臉越相似，身份越接近；

14、當(dāng)使用l2正則值來(lái)判別時(shí)，正則值越小則人臉越相似，身份越接近；

15、最后根據(jù)計(jì)算結(jié)果標(biāo)注識(shí)別結(jié)果。

16、優(yōu)選的，所述計(jì)算采用sface人臉識(shí)別算法，當(dāng)faces.rows大于0時(shí)代表存在人臉，將檢測(cè)到的人臉輸入yunet人臉檢測(cè)模型前，先進(jìn)行人臉對(duì)齊，利用檢測(cè)部分提取到的人臉特征點(diǎn)，與給定人臉特征點(diǎn)之間計(jì)算變換矩陣，使用仿射變換對(duì)人臉進(jìn)行變換；

17、之后進(jìn)行特征提取，yunet人臉檢測(cè)模型通過(guò)sface算法，以尺寸為3*112*112的人臉圖像對(duì)齊作為輸入，輸出維度為128維的人臉特征；

18、人臉特征提取完后進(jìn)行特征比對(duì)，對(duì)于不同人臉圖像的人臉特征，求出特征之間的距離，確定不同人臉圖像是否屬于同一身份。

19、優(yōu)選的，所述yunet模型基于anchor的人臉檢測(cè)器實(shí)現(xiàn)，分別在4種尺度的特征圖上生成正方形anchor，檢測(cè)的最小人臉尺寸為10x10，最大人臉尺寸為256x256，同時(shí)使用eiou損失函數(shù)作為模型的損失函數(shù)。

20、優(yōu)選的，所述sface人臉識(shí)別算法采用s型約束球面損失函數(shù)sface，通過(guò)s型函數(shù)分別對(duì)類(lèi)內(nèi)和類(lèi)間損失產(chǎn)生的反饋梯度進(jìn)行編輯，自適應(yīng)地減小噪聲樣本對(duì)模型訓(xùn)練的影響，表示為：

21、

22、

23、其中，l表示損失函數(shù)，xi表示第i個(gè)圖像訓(xùn)練集的向量特征值,yi表示對(duì)應(yīng)xi的標(biāo)簽值，wj表示最后一個(gè)完全連接層權(quán)重的第j列，bj表示偏置值，θyi表示類(lèi)內(nèi)距離，θj表示類(lèi)間距離，scosθj表示在轉(zhuǎn)換式(4)的過(guò)程中移除偏置值，并使得：

24、

25、優(yōu)選的，所述三分位法設(shè)定物體可以同時(shí)進(jìn)行左右和上下移動(dòng)，三分位點(diǎn)為特定區(qū)域的三等分點(diǎn)；

26、對(duì)于簽到狀態(tài)，當(dāng)人臉往左進(jìn)入視頻采集區(qū)時(shí)，檢測(cè)到人臉時(shí)，攝像頭會(huì)持續(xù)捕獲到人臉矩形框的左上角點(diǎn)并記為點(diǎn)p，先判斷是否經(jīng)過(guò)三分位點(diǎn)的第一個(gè)臨界點(diǎn)，再判斷直至該人臉消失時(shí)點(diǎn)p最后是否經(jīng)過(guò)三分位點(diǎn)的下一個(gè)臨界點(diǎn)，并且p點(diǎn)橫坐標(biāo)要小于判測(cè)線的橫坐標(biāo)，若是則表明該人已進(jìn)入考勤區(qū)，并標(biāo)記該人為簽到狀態(tài)；

27、以該人臉的點(diǎn)p在5分鐘內(nèi)最后位置為準(zhǔn)來(lái)標(biāo)記最終狀態(tài)，人臉點(diǎn)p需要經(jīng)過(guò)兩次不同的臨界點(diǎn)才會(huì)標(biāo)記合法的狀態(tài)，否則不會(huì)對(duì)該人臉進(jìn)行狀態(tài)標(biāo)記，且簽退狀態(tài)同理。

28、基于三分位的人臉識(shí)別簽到簽退考勤系統(tǒng)，應(yīng)用于所述的基于三分位的人臉識(shí)別簽到簽退考勤方法，所述考勤系統(tǒng)由應(yīng)用層、中間件層、驅(qū)動(dòng)層和設(shè)備層構(gòu)成；

29、所述應(yīng)用層位于頂層，包括面向用戶(hù)的程序和服務(wù)，所述程序通過(guò)多種api與操作系統(tǒng)交互；

30、所述中間件層作為不同應(yīng)用層組件之間的通信橋梁，包括消息隊(duì)列、遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用框架、數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)中間件、事務(wù)處理監(jiān)控器和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)；

31、所述驅(qū)動(dòng)層用于軟件與硬件的交互，且硬件設(shè)備對(duì)應(yīng)設(shè)置有驅(qū)動(dòng)程序，所述驅(qū)動(dòng)程序?qū)崿F(xiàn)操作系統(tǒng)內(nèi)核要求的標(biāo)準(zhǔn)接口，允許內(nèi)核以及應(yīng)用程序通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的方式控制和訪問(wèn)硬件資源；

32、所述設(shè)備層包括但不限于處理器、內(nèi)存、磁盤(pán)、攝像頭和顯示器，且所述驅(qū)動(dòng)層的代碼與設(shè)備層進(jìn)行交互，用于讀取和設(shè)置寄存器、初始化設(shè)備、管理設(shè)備狀態(tài)，以及執(zhí)行數(shù)據(jù)傳輸。

33、優(yōu)選的，所述應(yīng)用層用于圖像顯示、目標(biāo)識(shí)別、數(shù)據(jù)庫(kù)操作和網(wǎng)絡(luò)通信，且所述應(yīng)用層通過(guò)操作系統(tǒng)提供的服務(wù)訪問(wèn)硬件資源；

34、中間件層還用于提供設(shè)備抽象層服務(wù)，使應(yīng)用層按照統(tǒng)一的接口標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行編程；

35、所述驅(qū)動(dòng)層通過(guò)系統(tǒng)調(diào)用接口向內(nèi)核發(fā)出請(qǐng)求，內(nèi)核再通過(guò)設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序?qū)⒄?qǐng)求轉(zhuǎn)化為對(duì)硬件的具體操作。

36、本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

37、(1)本發(fā)明通過(guò)對(duì)基于linux嵌入式操作系統(tǒng)的人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，成功構(gòu)建了一款集安全性、便捷性、經(jīng)濟(jì)性和高效管理于一體的智能考勤系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分利用opencv庫(kù)中的sface人臉識(shí)別算法，并引入三分位判斷算法優(yōu)化考勤邏輯，設(shè)計(jì)直觀易用的用戶(hù)交互界面，實(shí)現(xiàn)了人臉注冊(cè)、用戶(hù)管理、特征存儲(chǔ)、自動(dòng)考勤、數(shù)據(jù)記錄等多種功能。同時(shí)，通過(guò)多線程技術(shù)的應(yīng)用，有效地提升了系統(tǒng)處理多任務(wù)的能力，保證了人臉識(shí)別過(guò)程的實(shí)時(shí)響應(yīng)和用戶(hù)體驗(yàn)；

38、(2)本發(fā)明在嵌入式平臺(tái)搭建階段，將應(yīng)用程序移植至arm開(kāi)發(fā)板，適應(yīng)了實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，尤其是圖像采集模塊、圖像格式轉(zhuǎn)換、圖像顯示以及網(wǎng)絡(luò)通信模塊的協(xié)同工作，確保了前端設(shè)備(客戶(hù)端)與后端服務(wù)器之間的高效數(shù)據(jù)傳輸和精準(zhǔn)識(shí)別，電子門(mén)鎖的設(shè)計(jì)進(jìn)一步強(qiáng)化了系統(tǒng)的控制能力，確保了考勤門(mén)禁設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

39、(3)本系統(tǒng)設(shè)計(jì)表明，該人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)能夠在不同光照條件、不同面部表情和角度下保持較高的識(shí)別率，具備較強(qiáng)的魯棒性，并且在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出良好的性能。系統(tǒng)不僅簡(jiǎn)化了考勤流程，提高了考勤精確度，而且有效解決了傳統(tǒng)門(mén)禁系統(tǒng)存在的安全隱患和智能化程度不足的問(wèn)題。