基于人脸识别的考勤系统设计：实时检测与光照校正

本篇文章主要探讨的是"系统架构图-信号与系统——保研复习资料"中的基于人脸识别的考勤系统设计与实现。系统由采集模块和管理模块构成，这两个模块在设计上至关重要。采集模块负责视频图像的采集、处理，包括人脸检测、人脸定位以及跟踪，这些步骤采用Adaboost算法实时检测人脸，并利用图像预处理和肤色建模进行精准定位。跟踪阶段则运用Camshift算法持续追踪定位到的人脸。 管理模块主要包括人脸识别管理和考勤管理。人脸识别模块通过精细处理定位得到的人脸图片，针对光照变化问题，文章提出了一种创新方法。首先，将光照变化分解为光照强度和光照角度两个方面；其次，通过灰度归一化处理降低对光照强度的敏感性；然后，通过假设5个基本点光源来模拟实际应用中的光照条件，设计出"最近光照比图像"的概念，这是一种光照补偿技术，旨在重建标准光照条件下的图像，提高识别准确率。 考勤管理模块则关注员工的出勤情况，包括出勤查询功能，能够实时记录和查询员工的面部识别数据，实现智能化的考勤过程。整个系统充分利用了现代信息技术，尤其是实时视频流和人脸识别技术，旨在提升企事业单位的管理效率和精确度，是当前智能化考勤系统发展的一个重要趋势。 该论文的作者齐礼成，在牛海军教授的指导下，结合计算机系统结构领域的专业知识，于二○一二年一月完成此研究。论文强调了创新性和原创性，作者承诺除已明确标注和致谢的部分外，论文内容未涉及他人已发表的研究成果。同时，作者也遵循了学校对于学位论文使用的规定，确保知识产权的归属和论文的合理使用。 这篇论文深入剖析了基于人脸识别的考勤系统的内部结构、关键技术及其在实际场景中的应用策略，展示了其在智能化管理中的实用价值和潜在影响。