本發(fā)明涉及智能考勤系統(tǒng)，特別涉及基于三分位的人臉識別簽到簽退考勤方法及其系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，智能化考勤系統(tǒng)在各類企事業(yè)單位中的重要性日益凸顯。傳統(tǒng)的考勤方式，如簽到簿、打卡機等，存在操作繁瑣、易造假、數(shù)據(jù)管理不便等缺陷，嚴重影響了考勤的準確性和工作效率。近年來，基于計算機視覺和深度學習技術(shù)的人臉識別技術(shù)逐漸成為考勤系統(tǒng)的核心組成部分。該技術(shù)不僅能夠快速、準確地識別員工身份，還具備較強的適應性，能夠在不同光照條件、面部表情及角度下保持較高的識別率。此外，隨著嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展，將人臉識別技術(shù)與linux操作系統(tǒng)相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的資源管理和實時數(shù)據(jù)處理，為智能考勤系統(tǒng)的推廣應用提供了堅實的基礎。

2、然而，現(xiàn)有的人臉識別考勤系統(tǒng)在實際應用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，傳統(tǒng)考勤系統(tǒng)多依賴于卡片、指紋等物理介質(zhì)，存在易丟失、易偽造等安全隱患，且無法有效應對復雜環(huán)境下的識別需求。其次，現(xiàn)有系統(tǒng)在光照條件變化、面部表情和角度差異較大的情況下，識別率顯著下降，導致考勤數(shù)據(jù)不準確。此外，傳統(tǒng)系統(tǒng)的用戶界面設計復雜，操作不便，且缺乏高效的數(shù)據(jù)管理和傳輸機制，難以滿足現(xiàn)代企業(yè)對考勤系統(tǒng)的高效管理需求。最后，現(xiàn)有系統(tǒng)在嵌入式平臺上的應用較少，難以實現(xiàn)前端設備與后端服務器之間的高效協(xié)同工作，導致系統(tǒng)整體性能受限。因此，亟需一種集安全性、便捷性、經(jīng)濟性和高效管理于一體的智能考勤系統(tǒng)，以解決上述問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于三分位的人臉識別簽到簽退考勤方法及其系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于三分位的人臉識別簽到簽退考勤方法，所述考勤方法包括以下幾個步驟：

3、s1，開啟考勤系統(tǒng)，服務器自動加載人臉數(shù)據(jù)庫并與客戶端進行數(shù)據(jù)傳輸；

4、s2，客戶端通過usb攝像頭采集bgr圖像，顯示于顯示器，且同時采集多個人臉，并將采集的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡發(fā)送到服務器；

5、s3，服務器收到圖像數(shù)據(jù)后，將bgr圖像先轉(zhuǎn)為opencv的mat圖像數(shù)據(jù)格式，然后再轉(zhuǎn)為qimage供給qt進行圖像處理，并調(diào)用opencv函數(shù)庫進行人臉檢測與識別，同時將匹配結(jié)果和人臉區(qū)域數(shù)據(jù)反饋至客戶端；

6、s4，若匹配結(jié)果成功，則調(diào)用三分位法判斷打卡用戶是否進入考勤區(qū)，若成功進入考勤區(qū)，則自動記錄時間并結(jié)合簽退時間計算打卡時長；

7、s5，客戶端根據(jù)服務器反饋的結(jié)果將人臉匹配區(qū)域數(shù)據(jù)顯示到界面上，同時根據(jù)結(jié)果選擇控制門禁的開關。

8、優(yōu)選的，所述人臉檢測是從背景圖像中分離出人臉區(qū)域及尺寸信息，對圖像進行特征提取，并將提取出的特征與人臉數(shù)據(jù)庫匹配的人臉特征進行對比，達到閾值設定的分數(shù)后，判斷該畫面中是否存在人臉以及確切的坐標位置。

9、優(yōu)選的，所述人臉檢測采用yunet人臉檢測模型；

10、若輸入圖像的尺寸一致，則實例化facedetectoryn時指定尺寸(width,height)，使用detect方法檢測人臉時，facedetectoryn自動使用(width,height)尺寸進行處理；

11、若輸入圖像的尺寸不一致，則實例化facedetectoryn時可任意指定尺寸，在使用detect方法前，調(diào)用setinputsize方法先動態(tài)調(diào)整輸入圖像的尺寸。

12、優(yōu)選的，所述人臉識別在于特征匹配與識別判斷，考勤系統(tǒng)將待識別的目標人臉特征數(shù)據(jù)與人臉數(shù)據(jù)庫中的所有特征模板進行比對，計算得出反映兩者相似程度的指數(shù)，表示為cos余弦值和l2正則值；

13、當使用cos余弦值來判別時，余弦值越大則人臉越相似，身份越接近；

14、當使用l2正則值來判別時，正則值越小則人臉越相似，身份越接近；

15、最后根據(jù)計算結(jié)果標注識別結(jié)果。

16、優(yōu)選的，所述計算采用sface人臉識別算法，當faces.rows大于0時代表存在人臉，將檢測到的人臉輸入yunet人臉檢測模型前，先進行人臉對齊，利用檢測部分提取到的人臉特征點，與給定人臉特征點之間計算變換矩陣，使用仿射變換對人臉進行變換；

17、之后進行特征提取，yunet人臉檢測模型通過sface算法，以尺寸為3*112*112的人臉圖像對齊作為輸入，輸出維度為128維的人臉特征；

18、人臉特征提取完后進行特征比對，對于不同人臉圖像的人臉特征，求出特征之間的距離，確定不同人臉圖像是否屬于同一身份。

19、優(yōu)選的，所述yunet模型基于anchor的人臉檢測器實現(xiàn)，分別在4種尺度的特征圖上生成正方形anchor，檢測的最小人臉尺寸為10x10，最大人臉尺寸為256x256，同時使用eiou損失函數(shù)作為模型的損失函數(shù)。

20、優(yōu)選的，所述sface人臉識別算法采用s型約束球面損失函數(shù)sface，通過s型函數(shù)分別對類內(nèi)和類間損失產(chǎn)生的反饋梯度進行編輯，自適應地減小噪聲樣本對模型訓練的影響，表示為：

21、

22、

23、其中，l表示損失函數(shù)，xi表示第i個圖像訓練集的向量特征值,yi表示對應xi的標簽值，wj表示最后一個完全連接層權(quán)重的第j列，bj表示偏置值，θyi表示類內(nèi)距離，θj表示類間距離，scosθj表示在轉(zhuǎn)換式(4)的過程中移除偏置值，并使得：

24、

25、優(yōu)選的，所述三分位法設定物體可以同時進行左右和上下移動，三分位點為特定區(qū)域的三等分點；

26、對于簽到狀態(tài)，當人臉往左進入視頻采集區(qū)時，檢測到人臉時，攝像頭會持續(xù)捕獲到人臉矩形框的左上角點并記為點p，先判斷是否經(jīng)過三分位點的第一個臨界點，再判斷直至該人臉消失時點p最后是否經(jīng)過三分位點的下一個臨界點，并且p點橫坐標要小于判測線的橫坐標，若是則表明該人已進入考勤區(qū)，并標記該人為簽到狀態(tài)；

27、以該人臉的點p在5分鐘內(nèi)最后位置為準來標記最終狀態(tài)，人臉點p需要經(jīng)過兩次不同的臨界點才會標記合法的狀態(tài)，否則不會對該人臉進行狀態(tài)標記，且簽退狀態(tài)同理。

28、基于三分位的人臉識別簽到簽退考勤系統(tǒng)，應用于所述的基于三分位的人臉識別簽到簽退考勤方法，所述考勤系統(tǒng)由應用層、中間件層、驅(qū)動層和設備層構(gòu)成；

29、所述應用層位于頂層，包括面向用戶的程序和服務，所述程序通過多種api與操作系統(tǒng)交互；

30、所述中間件層作為不同應用層組件之間的通信橋梁，包括消息隊列、遠程過程調(diào)用框架、數(shù)據(jù)庫訪問中間件、事務處理監(jiān)控器和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務；

31、所述驅(qū)動層用于軟件與硬件的交互，且硬件設備對應設置有驅(qū)動程序，所述驅(qū)動程序?qū)崿F(xiàn)操作系統(tǒng)內(nèi)核要求的標準接口，允許內(nèi)核以及應用程序通過標準化的方式控制和訪問硬件資源；

32、所述設備層包括但不限于處理器、內(nèi)存、磁盤、攝像頭和顯示器，且所述驅(qū)動層的代碼與設備層進行交互，用于讀取和設置寄存器、初始化設備、管理設備狀態(tài)，以及執(zhí)行數(shù)據(jù)傳輸。

33、優(yōu)選的，所述應用層用于圖像顯示、目標識別、數(shù)據(jù)庫操作和網(wǎng)絡通信，且所述應用層通過操作系統(tǒng)提供的服務訪問硬件資源；

34、中間件層還用于提供設備抽象層服務，使應用層按照統(tǒng)一的接口標準進行編程；

35、所述驅(qū)動層通過系統(tǒng)調(diào)用接口向內(nèi)核發(fā)出請求，內(nèi)核再通過設備驅(qū)動程序?qū)⒄埱筠D(zhuǎn)化為對硬件的具體操作。

36、本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點：

37、(1)本發(fā)明通過對基于linux嵌入式操作系統(tǒng)的人臉識別考勤系統(tǒng)進行設計與實現(xiàn)，成功構(gòu)建了一款集安全性、便捷性、經(jīng)濟性和高效管理于一體的智能考勤系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分利用opencv庫中的sface人臉識別算法，并引入三分位判斷算法優(yōu)化考勤邏輯，設計直觀易用的用戶交互界面，實現(xiàn)了人臉注冊、用戶管理、特征存儲、自動考勤、數(shù)據(jù)記錄等多種功能。同時，通過多線程技術(shù)的應用，有效地提升了系統(tǒng)處理多任務的能力，保證了人臉識別過程的實時響應和用戶體驗；

38、(2)本發(fā)明在嵌入式平臺搭建階段，將應用程序移植至arm開發(fā)板，適應了實際應用場景，尤其是圖像采集模塊、圖像格式轉(zhuǎn)換、圖像顯示以及網(wǎng)絡通信模塊的協(xié)同工作，確保了前端設備(客戶端)與后端服務器之間的高效數(shù)據(jù)傳輸和精準識別，電子門鎖的設計進一步強化了系統(tǒng)的控制能力，確保了考勤門禁設備的安全穩(wěn)定運行。

39、(3)本系統(tǒng)設計表明，該人臉識別考勤系統(tǒng)能夠在不同光照條件、不同面部表情和角度下保持較高的識別率，具備較強的魯棒性，并且在實際應用中表現(xiàn)出良好的性能。系統(tǒng)不僅簡化了考勤流程，提高了考勤精確度，而且有效解決了傳統(tǒng)門禁系統(tǒng)存在的安全隱患和智能化程度不足的問題。