融合人脸识别与数据分析的智能签到系统技术方案

本发明专利技术属于人脸识别技术领域，具体公开了一种融合人脸识别与数据分析的智能签到系统，该签到系统包括签到设备、人脸识别端和精神度评价端，所述人脸识别端用于对人脸信息进行识别、提取和比对，所述精神度评价端用于对人脸图像的采集和分析，对签到人员的精神度进行评价，所述签到设备用于对人脸信息进行采集，本发明专利技术科学合理，使用安全方便，设置有精神度评价端，可以利用数据分析和机器学习两种方式对签到人员的精神度进行评价，并且可以将评价结果发送至客户端进行显示，管理者可以根据显示的精神度，对精神状态较差的员工进行调休，减少工作中出错的概率，也可以让员工感受到企业的温暖，可以有效的提高工作的效率。可以有效的提高工作的效率。可以有效的提高工作的效率。

【技术实现步骤摘要】
融合人脸识别与数据分析的智能签到系统


[0001]本专利技术涉及人脸识别
，具体是一种融合人脸识别与数据分析的智能签到系统。

技术介绍

[0002]人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，人脸识别技术利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术；而为了规范公司、企业或者学校等的人员管理，常常采用签到的方式，而目前的签到方式存在代签、伪签，导致人员管理混乱，人脸识别是当下最安全、方便和规范的识别签到方式，现有技术的人脸识别签到系统在使用时存在以下问题：1、现有的人脸识别签到系统只能实现人脸识别签到的功能，功能单一，无法对员工情绪进行了解，使得无法根据员工上班的状态进行了解，可能会导致员工上班的效率降低，无法对其作出应对；2、现有的人脸识别装置体积庞大，而提交较小的人脸识别签到装置无法根据签到人员的身高进行调节；所以，人们急需一种融合人脸识别与数据分析的智能签到系统来解决上述问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种融合人脸识别与数据分析的智能签到系统，以解决现有技术中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种融合人脸识别与数据分析的智能签到系统，该签到系统包括签到设备、人脸识别端、图像处理模块、数据库和精神度评价端；所述人脸识别端用于对人脸信息进行识别、提取和比对，所述图像处理模块用于对采集的人脸图像进行处理，所述数据库用于对采集的人脸图像数据以及处理之后的人脸图像数据进行存储，所述精神度评价端用于对人脸图像的采集和分析，对签到人员的精神度进行评价，所述签到设备用于对人脸信息进行采集；所述签到设备的输出端电性连接图像处理模块的输入端，所述图像处理模块的输出端电性连接人脸识别端、数据库和精神度评价端的输入端。
[0005]作为优选技术方案，所述精神度评价端用于对签到人员的精神度进行评价，所述精神度评价的总分为Z，使得企业管理者可以根据签到人员的精神状态选择当天是否让他从事较为重要的工作，可以有效的避免因为精神状态不好导致工作过程中出现失误，对企业造成损失；所述精神度评价端包括数据分析和机器学习，所述数据分析用于对签到设备采集的各个人脸图像数据进行分析，判断签到人员的精神状态，所述机器学习用于对数据库中录入
的人脸图形信息添加标签，利用两种评价方式对签到人员的精神度进行评价，使得精神度评价的结果更加的精准，使得企业对于员工状态的了解更加的清晰。
[0006]作为优选技术方案，所述数据分析包括模型建立单元、基准面确立单元、间距测量单元、数据对比单元和数据计算单元；所述模型建立单元用于根据签到设备所采集的人脸图像数据建立人脸图像3D模型，所述基准面确立单元用于根据所建立的人脸图像3D模型的不同位置建立竖直基准面，所述间距测量单元用于测量两两基准面之间的距离，所述数据对比单元用于将间距测量单元测量的间距与设定的阈值进行比对，所述数据计算单元根据间距对比对签到人员的精神度进行评价；所述模型建立单元的输出端电性连接基准面确立单元的输入端，所述基准面确立单元的输出端电性连接间距测量单元的输入端，所述间距测量单元的输出端电性连接数据对比单元的输入端，所述数据计算单元的输出端电性连接数据对比单元的输入端，所述数据计算单元与数据库电性连接。
[0007]所述数据分析可以有效的从签到人员的面部表情判断出其精神状态，当签到人员的精神状态不好时，其双眉会出现皱眉现象，使得眉间距减小，同时，当其熬夜时，双眼会红肿，并且，无法像正常一样睁开双眼，使得双眼睁开的角度变小。
[0008]作为优选技术方案，所述基准面确立单元确立第一基准面、第二基准面、第三基准面和第四基准面，所述第一基准面和第二基准面为竖直基准面，所述第三基准面和第四基准面为水平基准面，所述第一基准面的基准点为人脸左侧眉毛最右点，所述第二基准面的基准点为人脸右侧眉毛最左点，所述第三基准面的基准点为上眼皮的最下点，所述第四基准面的基准点为下眼皮的最上点；所述间距测量单元用于测量第一基准面与第二基准面和第三基准面与第四基准面之间的距离，所述第一基准面与第二基准面之间的距离为X，所述第三基准面与第四基准面之间的距离为Y，距离X占精神度评价总分Z的比例系数为k1，距离Y占精神度评价总分Z的比例系数为k2，k1和k2的确认通过问卷调查实现；所述第一基准面与第二基准面之间的距离X的阈值为m，所述第三基准面与第四基准面之间的距离Y的阈值为n，距离X与阈值m单位差值的精神度变化量为a，距离Y与阈值n单元差值的精神度变化量为b；根据公式：其中，A为第一基准面与第二基准面之间距离X所确定的精神度；根据公式：其中，B为第三基准面与第四基准面之间距离Y所确定的精神度；根据公式：
其中，C表示该签到人员的精神度总值；当C≥c时，表示该签到人员的精神度良好，不会影响正常工作；当C＜c时，表示该签到人员的精神度不好，会影响工作效率甚至在工作中出错，管理者可以选择给该名工作人员进行调休或者批准休息。
[0009]数据分析的每一组数据是针对个人数据进行对比，避免出现每个人眉间距和眼角张开角度不一致的情况，只有当人脸识别通过时才进行数据分析对签到人员的精神度进行评价，对于精神度评价较低的签到人员，将其信息和状态发送至客户端，由管理人员对其进行判断。
[0010]作为优选技术方案，所述机器学习包括数据调取单元、数据存储单元、人脸图片数据、标签添加单元和输入单元；所述数据调取单元用于从数据库中调取人脸图片数据，供给管理者参考，所述输入单元用于管理者根据参考的签到人员人脸图片数据输入对应的精神状态值，所述标签添加单元用于根据输入单元输入的精神状态值对该人脸图片数据添加标签，表示该人脸图像数据为精神状态不好，所述数据存储单元用于将添加标签的人脸图片数据存储进入数据库中，供给系统学习，告知其下次该签到人员的该人脸图片数据即为精神状态不佳；所述数据调取单元与数据库电性连接，所述数据调取单元从数据库中调取人脸图片数据，所述输入单元的输出端电性连接标签添加单元的输入端，所述标签添加单元的输出端电性连接人脸图片数据的输入端，所述人脸图片数据的输出端电性连接数据存储单元的输入端，所述数据存储单元的输出端电性连接数据库的输入端。
[0011]利用机器学习，通过管理者的人为判断，对签到人员的人脸信息添加上标签，减少在人脸识别时出现皱眉现象导致判断失误，可以有效的提高精神度评价的准确度，提供了双重保障。
[0012]作为优选技术方案，所述人脸识别端包括特征提取单元、数据转化单元、特征对比单元和结果输出单元；所述特征提取单元用于从签到设备采集的人脸图形数据中提取出具有辨识度的人脸特征数据，所述数据转化单元用于将特征提取单元所提取的人脸图形数据中的特征部分转化成可以进行比对的数据，所述特征对比单元用于将特征提取单元所提取的数据与数据中存储的数据进行对比，对签到人员的身份进行确认，所述结果输出单元用于对对比的结果进行输出；所述特征提取单元的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合人脸识别与数据分析的智能签到系统，其特征在于：该签到系统包括签到设备、人脸识别端、图像处理模块、数据库和精神度评价端；所述人脸识别端用于对人脸信息进行识别、提取和比对，所述图像处理模块用于对采集的人脸图像进行处理，所述数据库用于对采集的人脸图像数据以及处理之后的人脸图像数据进行存储，所述精神度评价端用于对人脸图像的采集和分析，对签到人员的精神度进行评价，所述签到设备用于对人脸信息进行采集；所述签到设备的输出端电性连接图像处理模块的输入端，所述图像处理模块的输出端电性连接人脸识别端、数据库和精神度评价端的输入端；所述精神度评价端用于对签到人员的精神度进行评价，所述精神度评价的总分为Z；所述精神度评价端包括数据分析和机器学习，所述数据分析用于对签到设备采集的各个人脸图像数据进行分析，判断签到人员的精神状态，所述机器学习用于对数据库中录入的人脸图形信息添加标签；所述数据分析包括模型建立单元、基准面确立单元、间距测量单元、数据对比单元和数据计算单元；所述模型建立单元用于根据签到设备所采集的人脸图像数据建立人脸图像3D模型，所述基准面确立单元用于根据所建立的人脸图像3D模型的不同位置建立基准面，所述间距测量单元用于测量两两基准面之间的距离，所述数据对比单元用于将间距测量单元测量的间距与设定的阈值进行比对，所述数据计算单元根据间距对比对签到人员的精神度进行评价；所述模型建立单元的输出端电性连接基准面确立单元的输入端，所述基准面确立单元的输出端电性连接间距测量单元的输入端，所述间距测量单元的输出端电性连接数据对比单元的输入端，所述数据计算单元的输出端电性连接数据对比单元的输入端，所述数据计算单元与数据库电性连接；所述基准面确立单元确立第一基准面、第二基准面、第三基准面和第四基准面，所述第一基准面和第二基准面为竖直基准面，所述第三基准面和第四基准面为水平基准面，所述第一基准面的基准点为人脸左侧眉毛最右点，所述第二基准面的基准点为人脸右侧眉毛最左点，所述第三基准面的基准点为上眼皮的最下点，所述第四基准面的基准点为下眼皮的最上点；所述间距测量单元用于测量第一基准面与第二基准面和第三基准面与第四基准面之间的距离，所述第一基准面与第二基准面之间的距离为X，所述第三基准面与第四基准面之间的距离为Y，距离X占精神度评价总分Z的比例系数为k1，距离Y占精神度评价总分Z的比例系数为k2，k1和k2的确认通过问卷调查和比对确定；所述第一基准面与第二基准面之间的距离X的阈值为m，所述第三基准面与第四基准面之间的距离Y的阈值为n，距离X与阈值m单位差值的精神度变化量为a，距离Y与阈值n单元差值的精神度变化量为b；根据公式：
其中，A为第一基准面与第二基准面之间距离X所确定的精神度；根据公式：其中，B为第三基准面与第四基准面之间距离Y所确定的精神度；根据公式：其中，C表示该签到人员的精神度总值；当C≥c时，表示该签到人员的精神度良好，不会影响正常工作；当C＜c时，表示该签到人员的精神度不好，会影响工作效率甚至在工作中出错，管理者可以选择给该名工作人员进行调休或者批准休息；所述机器学习包括数据调取单元、数据存储单元、人脸图片数据、标签添加单元和输入...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴仁超，
申请(专利权)人：吴仁超，
类型：发明
国别省市：