一种基于人脸识别的考勤方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于人脸识别的考勤方法及装置，包括：接收考勤相关信息，考勤相关信息包括排课信息以及人像采集信息；获取与排课信息对应的多个预设学生信息；其中，每个预设学生信息包括学生姓名和对应的预设人脸特征；当人像采集信息为视频信息时，提取视频信息中所有的考勤人脸特征；以多个预设学生信息和所有的考勤人脸特征为依据，获取到课学生名单和缺席学生名单。本发明专利技术提供的基于人脸识别的考勤方法及装置，能够快速准确完成考勤目的，操作简便，进而有效提升考勤效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸识别的考勤方法及装置
本专利技术涉及数据通信
，具体而言，涉及一种基于人脸识别的考勤方法及装置。
技术介绍
学生考勤是学校教学管理的重要环节，高校中学生上课考勤采用的方式主要有老师在课堂上逐个点名进行考勤的方式和固定考勤机进行考勤的方式。在实践中发现，采用老师在课堂上逐个点名进行考勤的方式，费时费力，考勤效率低；采用固定考勤机进行考勤的方式需要待点名人员排队，依次通过点名装置采集待点名人员特征(人脸识别、指纹、虹膜等)，排队时间长、考勤效率低。可见，现有的考勤方式耗费时间长，考勤效率低。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提供了一种基于人脸识别的考勤方法及装置，能够快速准确完成考勤目的，操作简便，进而有效提升考勤效率。为了实现上述目的，本专利技术采用如下的技术方案：本专利技术第一方面公开了一种基于人脸识别的考勤方法，包括：接收考勤相关信息，所述考勤相关信息包括排课信息以及人像采集信息；获取与所述排课信息对应的多个预设学生信息；其中，每个所述预设学生信息包括学生姓名和对应的预设人脸特征；当所述人像采集信息为视频信息时，提取所述视频信息中所有的考勤人脸特征；以所述多个预设学生信息和所有的所述考勤人脸特征为依据，获取到课学生名单和缺席学生名单。作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述当所述人像采集信息为视频信息时，提取所述视频信息中所有的考勤人脸特征，包括：对所述视频信息进行帧切割处理，得到多张帧图片，并从所述多张帧图片中分割出所有包括人脸的人脸图片；对所有所述人脸图片进行归一化处理，得到多张归一化图片；提取所述多张归一化图片中所有的考勤人脸特征。作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，在所述接收考勤相关信息之前，所述方法还包括：获取所有排课信息、与每个所述排课信息对应的学生姓名以及与所述学生姓名对应的学生照片；通过深度学习网络提取所述学生照片的人脸特征，作为与学生姓名对应的预设人脸特征；构建与每个所述排课信息对应的所述预设学生信息。作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述以所述多个预设学生信息和所有的所述考勤人脸特征为依据，获取到课学生名单和缺席学生名单，包括：将所述考勤人脸特征与所述多个预设人脸特征逐一匹配，得到第一哈希表；其中，所述第一哈希表包括所述学生姓名和与每个学生姓名相对应的多个相似率；以所述第一哈希表为依据，获取每个学生姓名对应的所述多个相似率中的最大相似率，生成第二哈希表，所述第二哈希表包括所述学生姓名和与每个学生姓名对应的最大相似率；获取所述第二哈希表中相似率大于或者等于预设阈值的学生姓名，生成到课学生名单，并从应出勤学生名单中排除到课学生名单，得到缺席学生名单。作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，当所述人像采集信息为图片信息时，对所述图片信息进行鱼眼消除处理和分割处理，得到多张分割图片；提取所述多张分割图片中所有的考勤人脸特征，并执行所述的以所述多个预设学生信息和所有的所述考勤人脸特征为依据，获取到课学生名单和缺席学生名单。本专利技术第二方面公开一种基于人脸识别的考勤装置，包括：接收模块，用于接收考勤相关信息，所述考勤相关信息包括排课信息以及人像采集信息；获取模块，用于获取与所述排课信息对应的多个预设学生信息；其中，每个所述预设学生信息包括学生姓名和对应的预设人脸特征；人脸特征提取模块，用于当所述人像采集信息为视频信息时，提取所述视频信息中所有的考勤人脸特征；出勤判断模块，用于以所述多个预设学生信息和所有的所述考勤人脸特征为依据，获取到课学生名单和缺席学生名单。作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述人脸特征提取模块包括：第一子模块，用于对所述视频信息进行帧切割处理，得到多张帧图片，并从所述多张帧图片中分割出所有包括人脸的人脸图片；以及对所有所述人脸图片进行归一化处理，得到多张归一化图片；第二子模块，用于提取所述多张归一化图片中所有的考勤人脸特征。作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述获取模块，还用于在所述接收考勤相关信息之前，获取所有排课信息、与每个所述排课信息对应的学生姓名以及与所述学生姓名对应的学生照片；还包括：预设特征提取模块，用于通过深度学习网络提取所述学生照片的人脸特征，作为与学生姓名对应的预设人脸特征；构建模块，用于构建与每个所述排课信息对应的所述预设学生信息。本专利技术第三方面公开一种基于人脸识别的考勤系统，包括：终端设备，用于获取视频信息或者图片信息，并发送考勤相关信息至后台服务器，所述考勤相关信息包括排课信息以及人像采集信息；后台服务器，用于接收考勤相关信息，并获取与所述排课信息对应的多个预设学生信息；其中，每个所述预设学生信息包括学生姓名和对应的预设人脸特征；以所述多个预设学生信息和所述人像采集信息中所有的所述考勤人脸特征为依据，获取到课学生名单和缺席学生名单，并发送所述到课学生名单和所述缺席学生名单至考勤人员的终端设备。本专利技术第四方面公开一种计算机可读存储介质，其存储有第三方面公开的所述的基于人脸识别的考勤系统中所使用的所述计算机程序。根据本专利技术提供的基于人脸识别的考勤方法及装置，在考勤的时候，首先接收考勤相关信息，该考勤相关信息包括排课信息以及人像采集信息；然后获取与该排课信息对应的多个预设学生信息；其中，每个预设学生信息包括学生姓名和对应的预设人脸特征；当人像采集信息为视频信息时，则提取该视频信息中所有的考勤人脸特征；再以多个预设学生信息和所有的所述考勤人脸特征为依据，获取到课学生名单和缺席学生名单。可见，实施本专利技术提供的基于人脸识别的考勤方法及装置，能够快速准确完成考勤目的，操作简便，进而有效提升考勤效率。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对本专利技术范围的限定。图1是本专利技术实施例一提供的一种基于人脸识别的考勤方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例二提供的一种基于人脸识别的考勤方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例三提供的一种基于人脸识别的考勤装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例四提供的一种基于人脸识别的考勤装置的结构示意图；图5是本专利技术提供的一种基于人脸识别的考勤系统的系统架构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。针对现有技术中的问题，本专利技术提供了一种基于人脸识别的考勤方法及装置；在考勤的时候，首先接收考勤相关信息，该考勤相关信息包括排课信息以及人像采集信息；然后获取与该排课信息对应的多个预设学生信息；其中，预设学生信息包括学生姓名和对应的预设人脸特征；当人像采集信息为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，包括：接收考勤相关信息，所述考勤相关信息包括排课信息以及人像采集信息；获取与所述排课信息对应的多个预设学生信息；其中，每个所述预设学生信息包括学生姓名和对应的预设人脸特征；当所述人像采集信息为视频信息时，提取所述视频信息中所有的考勤人脸特征；以所述多个预设学生信息和所有的所述考勤人脸特征为依据，获取到课学生名单和缺席学生名单。

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，包括：接收考勤相关信息，所述考勤相关信息包括排课信息以及人像采集信息；获取与所述排课信息对应的多个预设学生信息；其中，每个所述预设学生信息包括学生姓名和对应的预设人脸特征；当所述人像采集信息为视频信息时，提取所述视频信息中所有的考勤人脸特征；以所述多个预设学生信息和所有的所述考勤人脸特征为依据，获取到课学生名单和缺席学生名单。2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，所述当所述人像采集信息为视频信息时，提取所述视频信息中所有的考勤人脸特征，包括：对所述视频信息进行帧切割处理，得到多张帧图片，并从所述多张帧图片中分割出所有包括人脸的人脸图片；对所有所述人脸图片进行归一化处理，得到多张归一化图片；提取所述多张归一化图片中所有的考勤人脸特征。3.根据权利要求1所述的基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，在所述接收考勤相关信息之前，所述方法还包括：获取所有排课信息、与每个所述排课信息对应的学生姓名以及与所述学生姓名对应的学生照片；通过深度学习网络提取所述学生照片的人脸特征，作为与学生姓名对应的预设人脸特征；构建与每个所述排课信息对应的所述预设学生信息。4.根据权利要求1所述的基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，所述以所述多个预设学生信息和所有的所述考勤人脸特征为依据，获取到课学生名单和缺席学生名单，包括：将所述考勤人脸特征与所述多个预设人脸特征逐一匹配，得到第一哈希表；其中，所述第一哈希表包括所述学生姓名和与每个学生姓名相对应的多个相似率；以所述第一哈希表为依据，获取每个学生姓名对应的所述多个相似率中的最大相似率，生成第二哈希表，所述第二哈希表包括所述学生姓名和与每个学生姓名对应的最大相似率；获取所述第二哈希表中相似率大于或者等于预设阈值的学生姓名，生成到课学生名单，并从应出勤学生名单中排除到课学生名单，得到缺席学生名单。5.根据权利要求1所述的基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，当所述人像采集信息为图片信息时，对所述图片信息进行鱼眼消除处理和分割处理，得到多张分割图片；提取所述多张分割图片中所有的考勤人脸特征，并...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵淦森，林成创，邓丹云，纪求华，陈冰川，李胜龙，赵淑娴，列海权，徐岗，李振宇，蔡斯凯，梁昕，庄序填，贺梓薇，刘秋敏，
申请(专利权)人：广东蔚海数问大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44