基于人脸识别与位置信息的考勤系统

2021-01-25蔡嘉兴

湖南科技学院学报 2020年5期

蔡嘉兴黎明

（湖南科技学院电子与信息工程学院，湖南永州 425199）

随着信息化的发展，以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切需求，生物特征识别技术得到了迅猛地发展。作为人本身的一种的内在属性，具有很强的个体与个体间的差异性，基于此生物特征就成为了自动身份验证的最理想的根据。

人工考勤、打卡考勤、脱机打卡等方式，有着费时费力，存储数据不易，数据保护难的问题。并且如果存在其他干扰行为，很容易影响数据的精准性。与以上考勤方式相比，人脸识别技术，拥有非接触性质、高效性、高安全性等优点，易于被广大用户接受，从而得到广泛地应用[1]。文章提出一种基于人脸识别技术和定位信息的考勤方法，解决了自动身份认证和远程考勤的需求。

1 人脸识别技术与定位实现背景

1.1 人脸识别实现技术背景

人脸识别技术，是一种通用的，非接触式的生物特征比对的技术。本质上就是通过数据采集用户人脸图像，通过核心算法对脸部特征进行分析，并和自身的数据范本进行比对，最后确定用户身份。在日常生活中常备应用在安检、网络支付、身份证比对等各个方面。

当前的人脸识别方法有多种，目前主流的人脸识别方法包含以下几种：基于脸部几何特征人脸识别、基于特征脸（PCA）的人脸识别、基于弹性匹配的人脸识别方法。

1.2 定位实现技术背景

定位技术是通过一定的技术手段获取目标当前的地理坐标位置信息。在生活中，室内人员定位、商场物品定位、地图导航等方面都离不开定位功能的实现，目前生活中应用最广泛的定位方式是GPS定位[2]。

当前的定位方式主要有：卫星定位、基站定位、网络IP 定位。其中GPS 定位与基站定位、网络IP定位相比有着定位精度高、功能多、应用广、操作简便等特点。

2 系统框架

2.1 硬件框架

系统硬件框架是支撑这个系统的基础，是不可或缺的一部分。在这个系统的整体框架中，用户信息的录入和处理，软件的运行都依赖硬件设备的支持。用户的接收机和摄像设备以及GPS 芯片是系统硬件框架中最为重要的部分。用户接收机实时获取人脸数据信息以及地理位置信息，进行人脸属性检测、位置定位、人脸识别等多种操作，并根据数据的信息进行反馈提示。为保证数据的时效性和数据的存储，建立相对应的数据库来确保功能的实现。

2.2 软件框架

在软件框架中，分为数据分析与处理和用户接收机的状态变更。其中数据的分析与处理方面，首先采集用户的人脸特征信息存储到数据库，考勤时通过虹软SDK（软件开发工具包）实现人脸数据的比对以及采用百度地图SDK中的算法和GPS定位，实现对用户数据的获取、存储与分析，并将用户考勤信息加载到相应的数据库中。用户接收机的状态变更方面，实现不同时间段对用户接收机进行不同操作，达到用户接收机的设备的状态管理的切换。

2.3 通信框架

数据传输是通信系统的一个主要环节，其功能是将用户签到信息、考勤数据实时传输到服务器中。由于需要实现打卡签到的功能，会在特定时间产生庞大的考勤数据，可能会产生数据传输缓慢、传输错误等问题，会大大降低软件的效率。为解决这一方面的问题，在软件方面，采用消息队列服务进行代码的优化，并对无效信息如重复打卡的传输进行一定的过滤。硬件方面，如有因高并发形成瓶颈问题，可以搭建服务器集群，数据库集群，进行读写分离，提高数据访问和存储效率。

3 系统设计与实现

系统开发中采取的是服务器-客户机结构（C/S架构），服务器负责用户数据的管理，客户机完成用户的交互任务。系统主要内容包括：

(1)用户信息数据的人脸采集、位置定位、数据分析、数据管理。

(2)用户信息数据信息与服务器进行交互。

(3)用户信息数据的可视化。

(4)用户信息数据的更新和维护。

系统采用虹软SDK 实现人脸识别和百度SDK（工具开发包）实现位置签到，利用数据库MySQL对用户的数据信息等进行存储，进而实现软件的完整功能。

基于Android 平台的人脸识别与位置签到App主要包括界面的初始化，登录/注册功能、人脸录入功能、识别签到和GPS 定位、查看考勤日志等功能，系统流程如图1 所示。

图1 系统流程图

基于Android 平台实现人脸识别考勤App 的首要工作就是软件的人脸身份识别功能。其主要内容有人脸捕捉、人脸规范化分析、人脸建模、分类对比、人脸识别步骤如图2。

图2 人脸识别主要步骤图

3.1 虹软人脸识别SDK

为了简化软件的开发流程，采用第三方提供的SDK（软件开发工具包）。对于目前提供 SDK 的主流平台有，旷世科技FACE++、虹软ARCSOFT、百度、科大讯飞等多家公司[3]。

经过数据统计和分析用户的体验，系统采用基于Android 的虹软ARCSOFT SDK。当前虹软SDK检测模式分为，静态图识别和动态图识别。虹软SDK 其中包含人脸属性检测、人脸三维角度检测、活体检测、人脸特征提取、人脸特征比对等。功能结构如图 3，既简化了软件的开发同时也保证了人脸识别的准确性，提升考勤的效率[4]。

图3 虹软SDK 功能图

3.2 百度地图定位SDK

为了保证外勤人员远程考勤信息的准确性、实时性，在实现人脸识别功能的同时使用定位功能。当前基于Android 平台的目前的定位方式主要有卫星定位，网络IP 定位，基站定位。其中网络IP 定位和基站定位误差较大。

系统使用百度地图 SDK 实现定位功能，其定位的基本原理如图 4 所示，当应用程序向定位的SDK发起定位请求时，定位SDK会根据当前的GPS信息生成相对应的定位依据。定位 SDK 会向定位服务器发送网络请求。定位服务器根据请求的定位依据推算出对应的地理坐标位置，根据用户的定制信息，将定位的结果返回定位SDK。实现GPS 定位功能包含以下步骤，首先通过配置Android studio环境，导入 SDK 开发工具包，导入手机权限，注册SDK 服务，并初始化GPS 位置信息的监听，实时更新用户的位置。

图4 SDK 定位功能实现基本原理图

3.3 数据库的设计

数据库的设计是软件开发至关重要的一个环节，常用的数据库有关系型数据库（MySQL、Oracle）和非关系型数据库（Redis、MongoDB）。本系统使用MySQL 数据库，存储的主要信息有个人基本信息，其中包括：用户账号、姓名、密码、部门等信息。以及登录打卡信息，包括：序列号、打卡人账号、打卡时间、地点、机器码。具体内容如表 1和表2。