基于Face++的课堂考勤系统设计研究
2019-08-06马窕梅罗琴吴海燕邵田
马窕梅 罗琴 吴海燕 邵田
摘 要:鉴于Face++人脸分析系统可移植性良好、准确率高的特点,以及现在的课堂考勤在这方面欠缺。因此,文章设计的目的是利用人脸识别,科学有效地实现课堂出勤状况考查。以Face++为服务平台,实现课堂考勤系统的功能。
关键词:Face++;人脸识别;课堂考勤
1 人工智能、人脸识别等新技术的应用
21世纪,计算机的发展越来越成熟,随着计算机的图像处理技术越来越被人们所广泛应用,人工智能走向生活、机器识别走向医学、机器学习走向工业,人脸识别技术未来可期。人脸识别技术在各行各业都起着非常重要的作用[1]。随着人脸识别技术的社会地位逐渐提高,人脸识别产品已经给人们带来了方方面面的便利,比如在工厂、教育、医疗等多个领域应用趋于完善,具体应用方面如下。
(1)运用人脸识别技术的门禁考勤平台、防盗门[2],为市场注入新鲜的活力。
(2)在公安部门、司法行政单位,人脸识别系统和网络为国内警察搜索和逮捕嫌疑人提供新思路。
(3)电力建设工程安全生产管理,利用人脸识别技术实现作业现场人员身份核验[3]。
(4)运用于信息安全领域。
Face++拥有全世界最前沿的人脸识别云服务平台,设计的最贴合脸型的神经网络,提升了处理数据的效率。本文针对最新的Face++人脸识别平台,提出准确率较高的、可良好运行的课堂考勤系统。
2 Face++简介
在经济科技發达的北京地区,旷视科技有限公司最先推出面向用户的人工智能开放平台Face++[4]。建立了技术、产品、数据的产业链,开始只是通过捕捉人脸的关键点进行分析。然而,随着人脸识别技术逐渐成为世界上最大的人脸视觉功能,人脸产品进军多个行业。Face++经过4年的成长,已经不再是最初的简单人脸识别应用程序接口(Application Program Interface,API)服务,“刷脸”也不仅满足于人脸测量和得出测量值、“进入和退出管理”以及其他风险控制。在互联网和实名信息安全系统的驱动下,Face++在最近3年内读取了1亿人的脸部。
Face++API技术包括人脸检测、人脸分析、人脸比对。检测中人脸关键点可以精确定位人脸五官与轮廓,并返回其关键点坐标位置,可识别出人脸,甚至是眼睛、眉毛、嘴巴和鼻子。人脸分析将检测到的人脸传递给分析后的API。
3 系统的设计与实现
3.1 系统构架
系统构架分为两个模块。
(1)采集模块:建立一个校园信息库(专业信息库、班级信息库、班级学生信息库)。采集专业信息(专业名称、班级名称),采集班级信息(班级名称、总人数、缺旷人数),采集班级学生信息(头像、学号、姓名、年级、班级名称、课程等)。
(2)测试模块:为检测试验全体学生考勤,调用Face++ Detect接口,检测图片中的面(支持一个或多个面)并标记边界。分析出图片中的人脸数,将人脸数与班级信息库中的总人数做比较,判断出是否有学生缺旷,如果有,就计算出缺旷人数,并把结果返回给班级信息库。
3.2 采集阶段步骤
(1)创建一组新的人脸,用于存储人脸识别Faces_Token。(FaceSet可以存储10 000个faceu令牌)。
(2)采集的学生人脸照片,调用Face++的Detect API检测照片中人脸的关键点和各类属性信息(将Detect API中生成的face_token存储到FaceSet),将检测到人脸的照片上传到Face++数据库中作为对比参数。
(3)调用Face++的Detect API检测新获取集体照中所有的人脸。
3.3 系统结果
系统关键代码如下,人脸识别效果如图1所示。
{
"image_id": "Dd2xUw9S/7yjr0oDHHSL/Q==",
"request_id": "1470472868,dacf2ff1-ea45-4842-9c07-6e8418cea78b",
"time_used": 752,
"faces": [{
"landmark": {
"mouth_upper_lip_left_contour2": {
"y": 185,
"x": 146
},
"contour_chin": {
"y": 231,
"x": 137
},
.............省略关键点信息
"right_eye_pupil": {
"y": 146,
"x": 205
},
"mouth_upper_lip_bottom": {
"y": 195,
"x": 159
}
},
"attributes": {
"gender": {
"value": "Female"
},
"age": {
"value": 21
}
,
"glass": {
"value": "None"
},
"headpose": {
"yaw_angle": -26.625063,
"pitch_angle": 12.921974,
"roll_angle": 22.814377
},
"smile": {
"threshold": 30.1,
"value": 2.566890001296997
}
},
"face_rectangle": {
"width": 140,
"top": 89,
"left": 104,
"height": 141
},
"Face_Token": "ed319e807e039ae669a4d1af0922a0c8"
}]
}
4 结语
基于Face++人脸学生考勤系统准确率达到了97.27%,经过不同光照、不同拍摄角度条件下的反复测试实验,证明本系统的人脸识别具有识别率高、实时性好的优点。
该系统不但能应用于学生考勤,还可以应用在公安机关、企业管理等领域。
[参考文献]
[1]陈思琪,赵豪越,王静一,等.人脸识别概述[J].电脑迷,2018(12):226.
[2]拾影.人脸识别技术公司TOP50[J].互联网周刊,2018(19):49-51.
[3]纪宏德,莫加杰.基于230专网和人脸识别技术的安全管控体系[J].电子技术与软件工程,2018(21):134-135.
[4]佚名.Face++人工智能开放平台—全球领先的免费人脸识别服务[EB/OL].(2019-01-25)[2019-05-20]https://console.faceplusplus.com.cn/.