人脸识别考勤系统设计：实时人脸检测与跟踪

"这篇文档是关于一个基于人脸识别的考勤系统设计与实现的研究，作者是齐礼成，指导教师是牛海军教授。该系统利用实时视频流进行人脸识别，包括人脸检测、定位和跟踪等关键步骤，以实现精确的考勤管理。此外，还涉及员工信息管理和人脸库管理功能。" 在设计和实现基于人脸识别的考勤系统中，有几个核心知识点： 1. **人脸检测**：使用Adaboost算法从视频流中实时检测人脸。Adaboost是一种机器学习算法，通过组合多个弱分类器形成强分类器，有效地识别出人脸特征。 2. **人脸定位**：对检测到的人脸进行进一步处理，通过图像预处理和肤色建模来精确定位。这一步有助于排除背景干扰，确保准确识别出人脸区域。 3. **Camshift人脸跟踪**：利用Camshift（Continuously Adaptive Mean Shift）算法，追踪定位到的人脸，即使人脸大小和位置发生变化也能保持追踪。 4. **光照变化处理**：由于光照对人脸识别的影响，系统提出了一种新方法来处理光照变化。分为光照强度和光照角度的变化，通过灰度归一化减少光照强度影响，并用5个基本点光源近似表示实际光照环境，重构标准光照图，以提高识别的鲁棒性。 5. **员工信息管理模块**：系统需要对员工信息进行初始化，包括姓名、性别、编号等，并设置管理员权限以保护数据安全。数据操作包括录入、修改、删除员工信息，以及请假管理、密码修改和用户登录管理。 6. **人脸识别管理**：人脸库管理涉及人脸图像的添加、删除和训练，生成EHMM（隐马尔可夫模型）参数模型。这一步是人脸识别的关键，通过模型训练提升识别的准确性。 7. **考勤系统功能**：系统能够按条件查询员工的出勤状况，实现了自动化、无接触的考勤签到，提升了工作效率和准确性。 8. **论文规范**：作者声明论文的原创性和真实性，并授权学校保留和使用学位论文的相关权利。 这个考勤系统利用了生物特征识别技术，结合了图像处理和机器学习算法，旨在提供一种高效、准确且安全的考勤解决方案。在实际应用中，这样的系统可以大大提高企事业单位的考勤管理效率，同时减少人为错误。