人脸识别考勤系统设计:实时人脸检测与跟踪
需积分: 46 96 浏览量
更新于2024-08-10
收藏 2.32MB PDF 举报
"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。
750 浏览量
2021-09-04 上传
523 浏览量
2023-07-19 上传
392 浏览量
389 浏览量
2023-08-26 上传
2023-08-24 上传
2023-11-23 上传
美自
- 粉丝: 16
- 资源: 3965
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集