一种基于人脸识别的考勤方法及系统技术方案

本发明专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统，获取人员的面部信息特征；上传获取的人员面部信息特征图像至上游数据处理平台；接收上传的人员面部信息特征图像，调用本地数据库，对比当前上传的人员面部信息特征图像是否存在于本地数据库；若当前上传的人员面部信息特征图像存在于本地数据库，提示已匹配到人员面部信息特征图像，且记录匹配人员面部信息特征图像事件发生时间；若当前上传的人员面部信息特征图像不在本地数据库，提示未匹配到特征图像。本发明专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统，基于持续性的人脸识别过程，实时更新并记录有效时间内人员的考勤记录，避免人员的考勤时间不准确或不完整，同时也避免部分人员代签的不法行为。

A Attendance Method and System Based on Face Recognition

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸识别的考勤方法及系统
本专利技术涉及智能考勤领域，具体涉及一种基于人脸识别的考勤方法及系统。
技术介绍
伴随着社会的不断进步和科技的腾飞发展，越来越多的企业都应对高速发展的社会进行改革和创新，比如加强企业内部的考勤管理系统。现有的考勤管理系统中多是以纸质、指纹和ID卡识别为主，但是仍存在以下问题：1.指纹识别存在识别率较低、天气寒冷时不易识别等缺陷；2.ID卡识别，则存在代打卡和需要员工一直随身携带证件不方便等问题；3.现有的考勤管理系统的纸质考勤方式，多为一次性签到，容易出现考勤时间的不准确性和不完整性；4.存在代签缺陷，如通过蓝牙、wifi、微信等方式进行签到考勤，只需要携带该设备就可以进行代签，而且当会议进行中，参会人员中途离会而将签到设备放置在会议室时，系统会判断其仍然在会议室中，造成考勤数据不准确。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于人脸识别的考勤方法及系统，通过提出的基于人脸识别的考勤方法及系统，避免因指纹、ID卡考勤的带来的局限性，同时也有效记录人员考勤时间，保证了数据的准确性和完整性。本专利技术提供了一种基于人脸识别的考勤方法，包括如下步骤：a.获取人员的面部信息特征；b.上传步骤a获取的人员面部信息特征图像至上游数据处理平台；c.接收上传的人员面部信息特征图像，调用本地数据库，对比当前上传的人员面部信息特征图像是否存在于本地数据库；d.若当前上传的人员面部信息特征图像存在于本地数据库，获取当前上传人员面部信息特征图像的信息流，提示已匹配到有效人员面部信息特征图像，且记录匹配人员面部信息特征图像事件发生时间；e.若当前上传的人员面部信息特征图像不在本地数据库，获取当前上传人员面部信息特征图像的信息流，提示未匹配到有效人员面部信息特征图像。作为上述方案的进一步优化，所述的当前上传人员面部信息特征图像的信息流通过下游网络客户端进行发送。作为上述方案的进一步优化，所述上游数据处理平台采集人员面部信息特征图像之后还包括：存储并记录任意存在于本地数据库的人员到场记录；存储并记录所有存在于本地数据库的到场人员。作为上述方案的进一步优化，所述存储并记录任意存在于本地数据库的人员到场记录的步骤包括如下：f.设定活动考勤开始时间为t1，活动考勤结束时间为t2；g.获取本地数据库内任意人员面部信息特征图像的存储时间点；h.设定人员当天到达目的地第一次采集人员面部信息特征图像的时间点为t3，当天离开目的地最后一次采集人员面部信息特征图像的时间点为t4；i.若t3≤t1，则记录人员状态合格，且存储并记录人员早到时间T1＝t1-t3；若t3＞t1，则记录人员状态不合格，且存储并记录人员迟到时间T2＝t3-t1；j.若t4＞t2，则记录人员状态合格，且存储并记录人员晚退时间T3＝t4-t2；若t4≤t2，则记录人员状态不合格，且存储并记录人员早退时间T4＝t2-t4；作为上述方案的进一步优化，所述记录任意存在于本地数据库的人员到场记录还包括：若当天人员自到达目的地直至最后离开目的地的时间段内均未离开目的地，默认人员的当天到达目的地第一次采集人员面部信息特征图像的时间点t3和当天离开目的地最后一次采集人员面部信息特征图像的时间点t4为考勤时间；若当天人员自到达目的地直至离开目的地的时间段内存在离开目的地的情况，获取人员自到达目的地直至最后离开目的地的时间段内人员离开目的地的时长总和T5，；若0≤T5＜1h，默认人员的当天到达目的地第一次采集人员面部信息特征图像的时间点t3和当天离开目的地最后一次采集人员面部信息特征图像的时间点t4为考勤时间；若1h≤T5＜4h，则任意人员当天的有效考勤时间为t4-t3-4h；若4h≤T5，则任意人员当天的有效考勤时间记录为0。作为上述方案的进一步优化，所述记录所有存在于本地数据库的到场人员的步骤包括如下：步骤S1，获取本地数据库的所有面部信息特征图像数据；步骤S2，获取t1至t2时间段内所有到达目的地的任意人员的面部信息特征图像；步骤S3，对比t1至t2时间段内到达目的地的任意人员的面部信息特征图像Q1与本地数据库的所有面部信息特征图像Q2；步骤S4，若Q1＝Q2，则标记当天所有人员到场；步骤S5，若Q1＜Q2，则标记当天t1至t2时间段内到达目的地的人员和未到达目的地的人员。本专利技术还提供了一种基于人脸识别的考勤系统，包括如下：人员图像采集模块，用于采集到达目的地人员的面部特征图像；人员图像对比模块，用于将当天采集的到达目的地人员面部特征图像与本地数据库进行图像分析和比对，获取当天到达目的地的人员信息；考勤时间核验模块，用于获取当天到达目的地人员的第一次采集人员面部信息特征图像的时间点t3、当天离开目的地最后一次采集人员面部信息特征图像的时间点t4以及当天人员自到达目的地直至最后离开目的地的时间段内中途离开目的地的时长总和T5；面部图像存储模块，用于存储预设定的总人员面部特征图像、每天采集上传的到达目的地人员面部特征图像；考勤统计模块，用于统计每天到达目的地的人员以及对应人员的有效考勤时间，还用于统计预设定的总人员内任意人员的到勤率以及缺勤率。作为上述方案的进一步优化，所述的考勤时间核验模块具体用于当天任意人员到达目的地第一次采集人员面部信息特征图像的时间点不超过活动考勤开始时间t1，标记人员早到，超过活动考勤开始时间t1，标记人员迟到；当天离开目的地最后一次采集人员面部信息特征图像的时间点t4大于活动考勤结束时间t2，标记人员晚退，不超过活动考勤结束时间t2，标记为早退。本专利技术采用上述的技术方案，与现有技术相比，本专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统，具有以下技术效果：1.本专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统，获取人员的面部信息特征；上传获取的人员面部信息特征图像至上游数据处理平台；接收上传的人员面部信息特征图像，对比当前上传的人员面部信息特征图像是否存在于本地数据库；若当前上传的人员面部信息特征图像存在于本地数据库，提示已匹配到有效人员面部信息特征图像，且记录匹配人员面部信息特征图像事件发生时间；若当前上传的人员面部信息特征图像不在本地数据库，提示未匹配到有效人员面部信息特征图像。2.本专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统，基于人脸识别进行考勤记录，避免因传统的指纹打卡或ID卡签到的局限性，方便用户进行考勤信息记录。3.本专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统，基于持续性的人脸识别过程，实时更新并记录有效时间内人员的考勤记录，避免人员的考勤时间不准确或不完整，同时也避免部分人员代签的不法行为。附图说明图1为本专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统的流程示意图；图2为本专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统的另一幅流程示意图；图3为本专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统的人员考勤时间计算框图；图4为本专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统的考勤人数统计示意图；图5为本专利技术的一种基于人脸识别的考勤方法及系统的结构框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图中及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限制本专利技术的范围。实施例1参见图1，本实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，包括如下步骤：a.获取人员的面部信息特征；b.上传步骤a获取的人员面部信息特征图像至上游数据处理平台；c.接收上传的人员面部信息特征图像，调用本地数据库，对比当前上传的人员面部信息特征图像是否存在于本地数据库；d.若当前上传的人员面部信息特征图像存在于本地数据库，获取当前上传人员面部信息特征图像的信息流，提示已匹配到有效人员面部信息特征图像，且记录匹配人员面部信息特征图像事件发生时间；e.若当前上传的人员面部信息特征图像不在本地数据库，获取当前上传人员面部信息特征图像的信息流，提示未匹配到有效人员面部信息特征图像。

【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，包括如下步骤：a.获取人员的面部信息特征；b.上传步骤a获取的人员面部信息特征图像至上游数据处理平台；c.接收上传的人员面部信息特征图像，调用本地数据库，对比当前上传的人员面部信息特征图像是否存在于本地数据库；d.若当前上传的人员面部信息特征图像存在于本地数据库，获取当前上传人员面部信息特征图像的信息流，提示已匹配到有效人员面部信息特征图像，且记录匹配人员面部信息特征图像事件发生时间；e.若当前上传的人员面部信息特征图像不在本地数据库，获取当前上传人员面部信息特征图像的信息流，提示未匹配到有效人员面部信息特征图像。2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，所述的当前上传人员面部信息特征图像的信息流通过下游网络客户端进行发送。3.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，所述上游数据处理平台采集人员面部信息特征图像之后还包括：存储并记录任意存在于本地数据库的人员到场记录；存储并记录所有存在于本地数据库的到场人员。4.根据权利要求3所述的一种基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，所述存储并记录任意存在于本地数据库的人员到场记录的步骤包括如下：f.设定活动考勤开始时间为t1，活动考勤结束时间为t2；g.获取本地数据库内任意人员面部信息特征图像的存储时间点；h.设定人员当天到达目的地第一次采集人员面部信息特征图像的时间点为t3，当天离开目的地最后一次采集人员面部信息特征图像的时间点为t4；i.若t3≤t1，则记录人员状态合格，且存储并记录人员早到时间T1＝t1-t3；若t3＞t1,则记录人员状态不合格，且存储并记录人员迟到时间T2＝t3-t1；j.若t4＞t2，则记录人员状态合格，且存储并记录人员晚退时间T3＝t4-t2；若t4≤t2,则记录人员状态不合格，且存储并记录人员早退时间T4＝t2-t4。5.根据权利要求4所述的一种基于人脸识别的考勤方法，其特征在于，所述记录任意存在于本地数据库的人员到场记录还包括：若当天人员自到达目的地直至最后离开目的地的时间段内均未离开目的地，默认人员的当天到达目的地第一次采集人员面部信息特征图像的时间点t3和当天离开目的地最后一次采集人员面部信息特征图像的时间点t4为考勤时间；若当天人员自到达目的地直至离开目的地的时间段内存在离开目的地的情况，...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐超峰，洪日昌，汪宏春，崔锦瑞，张永奈，姚兰波，吴松，周浩，周宜开，冯海清，陈浩，杨军，汪萌，刘秀敏，刘承志，刘学亮，胡昌师，李杰，赵思琦，疏胜男，赵望成，张永识，
申请(专利权)人：安徽博诺思信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34