38、无接触式考勤系统：基于面部识别的创新方案

无接触式考勤系统：基于面部识别的创新方案

1. 引言

传统的考勤管理工作一直以来都是一项繁琐的任务，教师通过传统方式维护和记录考勤既耗时又费力。随着技术的进步，出现了一些更先进的考勤系统，如使用生物识别输入或 RFID 卡的自动考勤系统。然而，由于新冠疫情的爆发，这些方法大多需要接触操作，存在传播风险。因此，我们提出了一种基于面部识别的无接触式自动考勤系统，它不仅无需物理接触，而且具有与 RFID 和指纹生物识别系统相似的效率。

2. 系统架构

2.1 系统整体流程

该自动考勤系统主要由以下几个关键模块组成：
1. 学生图像采集 ：获取学生的最佳图像，这是面部识别的重要步骤。由于实际环境中可能存在光照不足、相机对焦不当等问题，获取高质量的图像具有一定挑战。可以通过使用高端硬件或优化算法来解决这些问题。
2. 面部检测 ：对采集到的图像进行处理，减去背景，使用训练好的分类器检测所有面部。这里使用卷积神经网络（ConvNet）对图像进行分类，输出特征向量，以区分人类面部和其他物体。
3. 面部裁剪 ：检测到面部后，对其进行裁剪。这有助于缩小识别算法的处理范围，节省时间，减轻系统负担，提高响应速度。
4. 面部识别 ：这是系统中最关键的模块，面临着一次性学习问题，即系统应仅通过一张输入图像就能识别出个体。可以使用神经网络中的相似性函数来计算两张图像之间的差异，根据输出判断面部是否熟悉。
5. 学生图像数据库 ：为了提高比较