考勤系统设计
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学⽣上课考勤系统最初的⽅式是采⽤的⼈⼯纸质点名，⽬前仍旧有⼀部分学校依旧采⽤此种⽅法点名，这种⽅法也⼀直是被认为最有效的签到点名⽅式。但由于课程繁多加上学⽣⼈数众多, 代替点名现象普遍存在, ⽽且传统的现场点名签到⽅式费时费⼒, 直接影响到授课质量。⼈脸签到系统解决了这⼀问题，可以实时监测所到的成员数量和质量。
其整体结构图为
1. ⼈脸数据库的建⽴
系统采集成员的⼈脸图像，将这些⼈脸分类标号保存，并建⽴⼈脸库。 2. 图像采集
摄像头采集⼈脸图像，前期⽤于训练模型，后期⽤于对⼈脸的预测。
3. 图像预处理
由于摄像头设备存在采集图像⽅法、提取⼈脸⾓度、图像背景以及光照变化等⼲扰信号，使得识别正确率出现不同程度的降低。所以，需将采集到的图像以及检测出来的⼈脸通过图像处理算法处理。其中处理⽅法有尺度归⼀化、图像灰度化、灰度变换、图像增强、以及图像降噪等。
4. ⼈脸特征提取及模型训练
图像特征提取和特征描述是图像⽬标识别的关键技术，特征提取结果的好坏，直接影响模型训练结果，进⽽影响了⽬标识别的效果，在图像检索系统中，特征描述的好坏也会直接影响⽬标匹配和图像检索的精度。图像处理中特征点的检测与匹配是机器视觉最重要的部分。
特征提取指的是使⽤计算机提取视频中的图像信息，决定每个图像的点是否属于⼀个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的⼦集，这些⼦集往往属于孤⽴的点、连续的曲线或者连续的区域。特征的好坏对泛化性能有⾄关重要的影响。 双桨叶干燥机图像的模型训练即是通过对所提取的⼈脸特征，不断调整模型参数使⼈脸图像针对于模型之间的误差值达到最⼩。⽤于之后对⼈脸的预测。
5. ⼈脸识别
提取的⼈脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进⾏搜索匹配，通过设定⼀个阈值，当相似度超过这⼀阈值，则把匹配得到的结果输出。⼈脸识别就是将待识别的⼈脸特征与已得到的⼈脸特征模板进⾏⽐较，根据相似程度对⼈脸的⾝份信息进⾏判断。这⼀过程⼜分为两类：⼀类是确认，是⼀对⼀进⾏图像⽐较的过程，另⼀类是辨认，是⼀对多进⾏图像匹配对⽐的过程。在图像匹配过程中有⼀个重要特征是：每个识别匹配都具有转置信(confidence)评分，因此可在实际应⽤中通过对其设置阈值来进⾏筛选。
⼈脸识别是利⽤提取好的特征，进⾏⾝份确认或在⼈脸库中⽐对搜索最巧似者。因此，需要选择合适的算法进⾏识别匹配。在OpenCV中有三种⼈脸识别的⽅法，它们分别基于三种不同的算法：Eigenfaces、FisherFaces和Local Binary Pattern
Histogram(LBPH)。
（1）Eigenfaces算法是通过PCA来处理。PCA的本质是识别某个训练集上的主成分，并计算出训练集（图像或帧中的检测到的⼈脸）相对于数据库的发散程度，并输出⼀个值。该值越⼩，表明⼈脸数据库和检测到的⼈脸之间的差别就越⼩；0值表⽰完全匹配。
（2）Fisherfaces算法是从PCA中衍⽣发展出来的，采⽤更复杂的逻辑；尽管计算更加密集，但⽐Eigenfaces更容易得到准确效果。
（3）LBPH算法将检测到的⼈脸分为⼩单元，并将其与模型中的对应单元⽐较，对每个区域匹配值产⽣⼀个直⽅图。
predict()函数返回含有两个元素的数组：第⼀个元素是所识别个体的标签，第⼆个是信度评分。所有的算法都有⼀个置信度评分阈值，置信度评分⽤来衡量所识别⼈脸与原模型的差距，0表⽰完全匹配。挂裤架
可能有时不想保留所有的识别结果，则需进⼀步处理，因此可⽤⾃⼰的算法来估算识别的置信度评分；例如，如果正在试图识别视频中的⼈，则可能要分析后续帧的置信度评分来估计识别是否成功。在这种情况下，可通过算法来检查得到的置信度评分，然后得出⾃⼰的结论。
铸造脱模剂6. 显⽰签到结果
分析⼈脸的特征通过所训练的模型与数据库中进⾏对⽐，得到具体⼈的具体信息，进⾏签到记⼊数据库
功能实现
UI界⾯设计
⼈脸识别考勤系统共有三个界⾯：⼈脸识别考勤系统主界⾯、⼈脸数据采集及训练界⾯和进⼊考勤系统三部分。具体见下图：⼈脸识别考勤系统界⾯整体设计。
（1）⼈脸识别考勤系统主界⾯
⼈脸识别考勤系统主界⾯（具体见下图）包含三个按钮，分别是“⼈脸数据采集及训练”、“进⼊考勤系统”和“退出考勤”。点击“⼈脸数据采集及训练”即可进⼊“⼈脸数据采集及训练”界⾯。
（2）⼈脸数据采集及训练界⾯
⼈脸数据采集及训练界⾯（具体见下图）包含三个按钮分别是“开始采集”、“⼈脸采集训练”和“信息采集”（信息采集指text⽂本框中学⽣基本信息的输⼊）。在这⼀界⾯⾸先要输⼊信息采集框内的具体信息，然后点击“开始采集”按钮即可打开摄像头采集⼈脸信息并保存⾄⼈脸信息数据集；点击“⼈脸采集训练”按钮即进⾏⼈脸数据集信息模型训练；
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（3） 进⼊⼈脸识别考勤界⾯
进⼊⼈脸识别考勤界⾯（具体见下图）包含三个按钮分别是“显⽰审核信息”（显⽰审核信息指text⽂本框中学⽣基本信息的输出）、“考勤”和“考勤表”。在课前考勤是需先打开本系统，点击“考勤”即可加载摄像头进⾏⼈脸识别，⼈脸识别成功后“显⽰审核信息”栏内会输出学⽣基本信息，即代表签到成功。“考勤表”是为⽅便⽼师上课时清点签到⼈数⽽设置，点击“考勤表”。即显⽰已签到⼈⼈数和具体⼈员基本信息。
数据库设计
数据库设计主要分为学⽣信息和考勤信息两部分。
（1）学⽣信息
学⽣信息总表（具体见下表）录⼊信息时将学号sid和姓名name录⼊并设置考勤总次数times为0。当进⾏考勤时，考勤⼀次将对应⼈的总次数times增加1。
张英森
