基于人臉識別的智能門禁及考勤系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、門禁及考勤系統(tǒng)是安防系統(tǒng)的一個重要組成部分，傳統(tǒng)的系統(tǒng)多采用人工登記、機(jī)械鎖、刷卡等方式。其中涉及到過多的人為影響因素，如丟失、盜用、需要手動近距離的持卡等，操作復(fù)雜，且不可靠。隨著計算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，基于人體生物特征識別的智能系統(tǒng)成為計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域的一個研究熱點。
　　目前基于人體生物特征識別的智能系統(tǒng)，已成功地將部分生物特征用到了傳統(tǒng)門禁考勤系統(tǒng)，克服了傳統(tǒng)人工方式中操作復(fù)雜、不可靠等缺點。然而，此類系統(tǒng)采

2、用的生物特征一般為指紋、虹膜等，使用時需要特殊的采集設(shè)備，且需近距離的接觸，此外，還存在易被刻意偽造或錄制盜用、技術(shù)難度系數(shù)大等問題。
　　人臉作為獨特的具有唯一性的生物特征，將其應(yīng)用于門禁控制及考勤管理中，具有操作便捷、高性能、高精度等優(yōu)點，并且不易偽造、可靠性高。然而目前該類系統(tǒng)普遍存在的問題是只支持單個目標(biāo)的處理，對人的行為要求也較多。當(dāng)多個目標(biāo)人物同時出現(xiàn)，且逗留時間較長時，需要同時識別并進(jìn)行人流量統(tǒng)計，此時會造成人流量統(tǒng)

3、計混亂、識別錯誤等問題，無法滿足實際應(yīng)用中的需求。
　　針對以上問題，本論文提出了一系列的策略，先利用圖像重合度進(jìn)行聚類，再通過基于PCA和LBP的融合識別方法進(jìn)行識別，若識別的相似度不滿足閾值約束，則利用深度學(xué)習(xí)算法再次識別。實驗數(shù)據(jù)表明，此策略可以使系統(tǒng)性能得到提升，同時還可以明顯提高多目標(biāo)人物識別時的識別率。
　　本文在人臉識別領(lǐng)域的現(xiàn)有研究成果基礎(chǔ)上，針對傳統(tǒng)門禁考勤系統(tǒng)及目前該類系統(tǒng)出現(xiàn)的問題，設(shè)計并實現(xiàn)了一個智能

4、門禁及考勤綜合管理系統(tǒng)。本系統(tǒng)在搭建系統(tǒng)平臺時采用了可跨平臺的Qt圖形用戶界面工具，數(shù)據(jù)庫采用了輕量級的Sqlite，同時利用socket通信來實現(xiàn)客戶端與服務(wù)器間的通信。系統(tǒng)包括三個子系統(tǒng)：實時分析系統(tǒng)、顯示系統(tǒng)、考勤統(tǒng)計系統(tǒng)。實時分析系統(tǒng)負(fù)責(zé)實時的人臉識別及人流量統(tǒng)計，顯示系統(tǒng)負(fù)責(zé)顯示當(dāng)前到達(dá)人物的相關(guān)信息并進(jìn)行語音提示，考勤統(tǒng)計系統(tǒng)負(fù)責(zé)按照需求進(jìn)行一定時間段內(nèi)的相關(guān)查詢，還可將結(jié)果以Excel形式導(dǎo)出。實驗結(jié)果表明，本系統(tǒng)采用的策