一种基于人脸识别的课堂考勤方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人脸识别的课堂考勤方法及系统。在开始上课后进行自动考勤，通过分布在各个教室的摄像机，采集服务器将各个教室采集的视频码流分别上传至考勤服务器。考勤服务器收到每个教室的视频码流后，预处理视频流为jpg图片，通过人脸识别方式确定课堂出勤、缺勤人员，将考勤过程中没有识别出的人脸、疑似人脸、缺勤名单推送至教师端，上课教师可以在课中或课后手工确认，提高出勤统计准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸识别的课堂考勤方法及系统
涉及人脸识别领域、考勤领域。具体涉及一种基于人脸识别的课堂考勤方法及系统。
技术介绍
目前的考勤方式主要使用射频卡、指纹识别、人脸识别技术等设备。人脸识别考勤如运用到教学课堂考勤中，需要有一定的准确率才能够具体实施。目前的人脸识别考勤系统主要是通过提取人脸特征值，与已存储的人脸特征值数据进行比对得出人脸识别。此方法容易受到图像结构丢失、特征描述不完整以及一些不确定因素，导致人脸识别率低而无法实际运用与推广。
技术实现思路
本专利技术解决以上人脸识别的不足之处，提供一种基于人脸识别的课堂考勤方法及系统。在开始上课后进行考勤，通过分布在各个教室的摄像机，采集服务器将各个教室采集的视频码流分别上传至考勤服务器。考勤服务器收到每个教室的视频码流后，预处理视频流为jpg图片，通过人脸识别方式确定课堂出勤、缺勤人员，将考勤过程中没有识别出的人脸、疑似人脸、缺勤名单推送至教师端，上课教师可以在课中或课后手工确认，提高出勤统计准确率。一种基于人脸识别的到校考勤方法，包括以下步骤：步骤一：建立课表预约信息、对应课堂学生信息。建立人脸数据库，存储每个班级学生的初始人脸图像。所述采集服务器预先建立课表信息包括：开始上课时间、上课内容、上课老师信息、上课学生信息等，可以手动或批量导入课表。所述人脸数据库包括：学生基本信息、学生多角度人脸图像信息，可单个录入、可批量导入。步骤二：根据课表预约开始考勤视频数据采集。每个教室开始上课后，采集模块将视频流保存为视频文件。所述采集模块的视频采集方法是通过安装在教室的摄像机采集视频流，采集模块将视频流保存为视频文件以供考勤分析。步骤三：将视频文件预处理生成jpg图片文件。分析jpg图片，计算当前教室的人头数量。步骤四：对生成的jpg图片中的每个人脸截取进行分析，与人脸数据库中初始人脸图像进行人脸特征对比。对比成功匹配，记录考勤结果。对比失败，将未识别人脸、姓名存入考勤人脸数据库。出现疑似人脸，将可以人脸与姓名记录考勤数据库。步骤五：将考勤结果推送至教师端，提供考勤结果确认界面。根据老师的确认结果更新考勤数据库。教师端WEB或APP或其他方式列出出勤名单、缺勤名单、未识别人脸、疑似人脸。提供结果确认选项，供老师确认考勤结果是否正确，考勤服务器根据老师的确认结果更新考勤数据库。一种基于人脸识别的到校考勤系统，包括课表预约模块、视频采集模块、人脸识别模块、考勤模块、考勤推送模块。课表预约模块：用于根据学校需求，建立每个教室课表预约信息，根据课表预约时间确定课堂开始。视频采集模块：用于根据事先建立的课表预约信息，当课表预约中的某节课预约开始时间到，采集服务器开始录制由安装在教室的网络摄像机传送来的视频数据。采集服务器将录制的视频上传至考勤服务器。预处理模块：考勤服务器收到采集服务器上传的每个教室的视频文件，经过预处理生成jpg图片文件。考勤模块：根据预处理模块已生成的jpg图片，计算当前教室的人头数量。与预先录入数据库的班级应出勤人数进行对比，计算的人头数与预先录入应出勤人数一致，进行人脸识别，分析出勤学生。计算的人头数与应出勤人数不一致，进行人脸识别，分析缺勤、出勤、疑似学生。人脸识别模块：对生成的jpg图片中的每个人脸截取进行分析，与人脸数据库中初始人脸图像进行对比。对比成功匹配，记录考勤结果。对比失败，将未识别人脸存入考勤人脸数据库。出现疑似人脸，将疑似人脸与姓名记录考勤数据库。考勤推送模块：考勤推送模块将考勤结果推送至教师端，列出出勤名单、缺勤名单、未识别人脸、疑似人脸，提供结果确认选项，供老师确认考勤结果是否正确，考勤服务器根据老师的确认结果更新考勤数据库。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术中的技术方案，下面将对实施例技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例中的一种基于人脸识别考勤系统框图。图2是本专利技术实施实例所述一种基于人脸识别考勤系统流程示意图。实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，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的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。本专利技术实施实例提供一种基于人脸识别的课堂考勤系统，如图1所示，包括：预约模块：用于根据学校需求，建立每个教室课表预约信息，根据课表预约时间确定课堂开始考勤节点。采集设备：采集设备安装在待考勤教室，其中采集设备可以是网络摄像机或其他网络视频采集设备。录制模块：当课表预约中的某教室的某节课预约开始时间到，录制模块自动开始录制，其中录制内容为安装在教室的采集设备传送来的视频数据。上传模块：上传模块将已录制的每个教室的视频文件依次上传至考勤服务器。预处理模块：考勤服务器收到采集服务器上传的每个教室的视频文件，预处理模块将视频文件预处理生成多张jpg图片文件。考勤模块：根据预处理模块已生成的jpg图片，计算图片中的人头数量。与预先录入考勤服务器数据库的班级应出勤人数进行对比，计算的人头数与预先录入应出勤人数一致，则进入人脸识别模块。计算的人头数与应出勤人数不一致，进入人脸识别模块，进行分析出勤、缺勤、疑似具体学生信息。人脸识别模块：对生成的jpg图片中的每个人脸切割进行分析，与人脸数据库中初始人脸图像进行对比。对比成功匹配，记录考勤结果。对比失败，将未识别人脸存入考勤人脸数据库。出现疑似人脸，将疑似人脸与姓名记录考勤数据库。考勤推送模块：考勤推送模块将考勤结果推送至教师端，列出出勤名单、缺勤名单、未识别人脸、疑似人脸，老师通过教师端根据实际情况确认考勤结果。考勤服务器根据老师确认的结果更新考勤数据库。进一步，本专利技术中的采集服务器与考勤服务器通过网络连接，以实现文件数据上传。进一步，考勤服务器预先建立班级信息，以及对应班级的学生信息。学生基本信息包括学生基本信息、学生人脸图像等。学生信息可以逐条录入、可以批量导入，或可以通过采集设备现场多角度拍照方式记录学生多角度图像，或可以通过学生自主上传等方式建立学生信息。本专利技术改进了人脸识别技术课堂考勤的准确率，当今基于人脸识别的考勤技术，虽然识别精度、成功率已经很高，但由于人脸识别分析受到环境、光线等因素影响，无法做到100％准确率。但是课堂考勤关乎到学生的课堂表现、学生的学习成绩等，若考勤出现任何偏差或疏漏。导致无法真正运用到实际课堂考勤。本专利技术在运用深度学习的人脸识别基础上，还包括一种方法。使得基于人脸识别课堂考勤系统做到100％准确率，解决了无法将基于人脸识别的考勤系统运用于实际教学领域。此方法如下所述：在考勤服务器上，建立考勤数据库。所述数据库包括班级信息、学生基本信息、学生人脸数据。考勤服务器收到采集服务器发送的对应班级的视频文件，将视频文件预处理后生成的jpg图片。对jpg图片中的每个人脸切割进行分析，与考勤服务器数据库中初始学生人脸图像进行对比。与初始人脸对比成功匹配，则本次考勤记录全勤结果。对比失败，将未识别人脸存入考勤人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人脸识别的课堂考勤方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立课表预约信息、对应课堂学生信息。建立人脸数据库，存储每个班级学生的初始人脸图像。S2，根据课表预约开始考勤视频数据采集。每个教室开始上课后，采集模块将视频流保存为视频文件。S3，将视频文件预处理生成jpg图片文件。分析jpg图片，计算当前教室的人头数量。S4，对生成的jpg图片中的每个人脸截取进行分析，与人脸数据库中初始人脸图像进行人脸特征对比。S5，将考勤结果推送至教师端，提供考勤结果确认界面。根据老师的确认结果更新考勤数据库。

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的课堂考勤方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立课表预约信息、对应课堂学生信息。建立人脸数据库，存储每个班级学生的初始人脸图像。S2，根据课表预约开始考勤视频数据采集。每个教室开始上课后，采集模块将视频流保存为视频文件。S3，将视频文件预处理生成jpg图片文件。分析jpg图片，计算当前教室的人头数量。S4，对生成的jpg图片中的每个人脸截取进行分析，与人脸数据库中初始人脸图像进行人脸特征对比。S5，将考勤结果推送至教师端，提供考勤结果确认界面。根据老师的确认结果更新考勤数据库。2.如权利要求1所述基于人脸识别的课堂考勤方法，其特征在于，所述采集服务器预先建立课表信息包括：开始上课时间、上课内容、上课老师信息、上课学生信息等，可以手动或批量导入课表。3.如权利要求1所述基于人脸识别的课堂考勤方法，其特征在于，所述考勤服务器的人脸数据库包括：学生基本信息、学生多角度人脸图像信息，可单个录入、可批量导入。4.如权利要求1所述基于人脸识别的课堂考勤方法，其特征在于，所述采集模块的视频采集方法是通过安装在教室的摄像机采集视频流，采集模块将视频流保存为视频文件以供考勤分析。5.如权利要求1所述人脸特征对比，其特征在于，对生成的jpg图片中的每个人脸截取进行分析，与人脸数据库中初始人脸图像进行对比。对比成功匹配，记录考勤结果。对比失败，将未识别人脸、姓名存入考勤人脸数据库。出现疑似人脸，将疑似人脸与姓名记录考勤数据库。6.如权利要求1所述S5考勤结果推送，其特征在于，将考勤结果推送至教师端，教师端WEB或APP或其...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪洋，吉耀玖，杨丽霞，
申请(专利权)人：上海创视通软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31