The invention provides a face recognition attendance method based on width learning, which includes: collecting a certain number of face images waiting for attendance and integrating them into the database; preprocessing the face images; performing face detection to locate the image area where the face features are located; carrying out static feature extraction to construct the face feature database, which is divided into training set and test set; The training set carries on the training of the width learning network, builds the basic model of the width learning, compares the test set with the width learning network after the training, and obtains the misjudged face image by the test comparison; collects the misjudged face image during the test comparison as a new set of eigenvectors, and incrementally learns the basic model of the width learning to optimize the width learning. Basic model: Face recognition for attendants, matching the results of face recognition with the identity information in the database and making corresponding attendance records, and storing the attendance records information in the database.
【技术实现步骤摘要】
一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法
本专利技术涉及人脸识别
,具体涉及一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法。
技术介绍
现有的人脸识别高校课堂考勤系统所用算法大体分为基于几何特征的识别算法、基于主成分分析的识别算法、基于深度学习包括但不限于CNN的识别算法。其中基于CNN的系统实现过程主要分为图像采集模块、人脸检测模块、深度学习训练模块、特征提取模块、匹配识别模块等。现有的系统在大规模的人脸数据处理上取得了很不错的成就,但对于一个高校的学生来说,学生数量数以千计甚至万计,那么想要设计一个识别率较高的系统往往就需要层次更深的神经网络,但随之带来的巨大计算量就是一个很大的问题,进而存在训练时间过长、消耗内存过多的困扰;另一方面,层次更深的深度结构网络涉及到大量的权重、参数,这让我们不得不持续的调整它们以便达到网络的最好训练结果,此外,每年都会有新生加入学校,这就需要扩展网络,而如何高效重建这个网络也是一个技术问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于,针对上述目前高校人脸识别系统训练时间过长、消耗内存过多的技术问题,提供一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法解决上述技术缺陷。一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法,包括:步骤1、采集一定数量待考勤的人脸图像并整合到预设的数据库中;步骤2、对数据库中的人脸图像进行预处理;步骤3、对数据库中的预处理后的人脸图像进行人脸检测以定位人脸特征所在图像区域;步骤4、对各个所述图像区域进行静态特征提取,以构建人脸特征库,人脸特征库分为训练集和测试集;步骤5、利用所述训练集进行宽度学习网络的训练,构建宽度学习基础模型,利用所 ...
【技术保护点】
1.一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法,其特征在于,包括:步骤1、采集一定数量待考勤的人脸图像并整合到预设的数据库中;步骤2、对数据库中的人脸图像进行预处理;步骤3、对数据库中的预处理后的人脸图像进行人脸检测以定位人脸特征所在图像区域;步骤4、对各个所述图像区域进行静态特征提取,以构建人脸特征库,人脸特征库分为训练集和测试集;步骤5、利用所述训练集进行宽度学习网络的训练,构建宽度学习基础模型,利用所述测试集和训练完成后的宽度学习网络进行测试对比,测试对比得到一定数量的误判人脸图像;步骤6、收集测试对比时的误判人脸图像作为新的特征向量集合,对宽度学习基础模型进行增量学习,以优化宽度学习基础模型得到最终的宽度学习模型;步骤7、利用所述最终的宽度学习模型对待考勤的人进行人脸识别,将人脸识别结果与数据库中的身份信息匹配并作出相应的考勤记录,并将考勤记录信息存储在数据库中。
【技术特征摘要】
1.一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法,其特征在于,包括:步骤1、采集一定数量待考勤的人脸图像并整合到预设的数据库中;步骤2、对数据库中的人脸图像进行预处理;步骤3、对数据库中的预处理后的人脸图像进行人脸检测以定位人脸特征所在图像区域;步骤4、对各个所述图像区域进行静态特征提取,以构建人脸特征库,人脸特征库分为训练集和测试集;步骤5、利用所述训练集进行宽度学习网络的训练,构建宽度学习基础模型,利用所述测试集和训练完成后的宽度学习网络进行测试对比,测试对比得到一定数量的误判人脸图像;步骤6、收集测试对比时的误判人脸图像作为新的特征向量集合,对宽度学习基础模型进行增量学习,以优化宽度学习基础模型得到最终的宽度学习模型;步骤7、利用所述最终的宽度学习模型对待考勤的人进行人脸识别,将人脸识别结果与数据库中的身份信息匹配并作出相应的考勤记录,并将考勤记录信息存储在数据库中。2.根据权利要求1所述的一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法,其特征在于,所述步骤1具体包括:按预设的大小采集人脸图像,并对每一图像在数据库中登记被考勤人的基本信息,包括学号、学院、专业、考勤记录。3.根据权利要求1所述的一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法,其特征在于,所述步骤2具体包括:对采集的人脸图像进行光线补偿、灰度变换、图像增强、几何校正、直方图均衡化、归一化、滤波以及锐化处理。4.根据权利要求1所述的一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法,其特征在于,所述步骤3具体包括:步骤31、利用高斯肤色建模算法、HOG算法或者Adaboost算法进行人脸检测;步骤32、利用空间几何变化算法进行人脸定位。5.根据权利要求1所述的一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法,其特征在于,所述步骤4具体包括:步骤41、对经过步骤3后得到的具有人脸特征所在图像区域进行特征描述,得到特征描述子,由所有特征描述子构建带标签的特征向量集;步骤42、将带标签的特征向量集划分为训练集和测试集;步骤43、对人脸特征进行建库。6.根据权利要求1所述的一种基于宽度学习的人脸识别考勤方法,其特征在于,所述步骤5具体包括:步骤51、利用特征向量集...
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