摘 要

本次设计的题目是基于人脸识别的考勤系统设计。随着时代的进步，出现了诸多大型甚至超大型公司，普通的考勤方法已无法满足此类公司的考勤需求。人脸识别考勤机的问世使得这一困境得到解决。文章首先介绍了人脸识别技术的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。接着概述了人脸检测技术的原理，并深入剖析了人脸检测技术的重要环节AdaBoost算法。然后介绍了人脸识别常用的三种方法，本系统使用的是基于LBPH的人脸识别算法。最后全方位的介绍了本系统的设计和实现过程，并对该系统做了简要的经济成本分析。

关键词：考勤机 人脸检测 人脸识别 LBPH算法

Abstract

The title of my paper is Design of Attendance System based on Face Recognition. With the development of times, lots of large companies and even super large companies appear in our view, which causes the traditional attendance mode has been unable to meet the requirements of companies like this. The birth of the attendance machine based on face recognition technology solved the dilemma. First, for what is face recognition and the development history of face recognition technology and features of each stage, the paper has made a detailed summary. In addition, the paper deeply analyses the face detection algorithm that it uses. What is more, the paper introduces three frequently-used face recognition methods, one of these methods that LBPH algorithm was chosen as the central algorithm the paper uses. Finally, the paper analyses the design and realization procedure of this system in many ways and make a brief analysis for its economic cost.

Key words: attendance machine; face recognition; face detection; LBPH algorithm

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1选题的背景及意义 1

1.2人脸识别技术概述 2

1.2.1人脸识别技术的研究现状 2

1.3 计算机开源视觉库 3

1.4 论文的主要研究内容及结构 3

第二章 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测算法 5

2.1人脸检测方法概述 5

2.2 Haar分类器算法 5

2.2.1 Haar特征 5

2.2.2 积分图 6

2.2.3 Adaboost算法 9

2.2.4 级联分类器 10

2.3 本章小结 10

第三章 人脸识别算法 11

3.1基于Engienface的人脸识别 11

3.1.1 Eigenface概述 11

3.1.2 PCA方法描述 11

3.2 基于Fisherface的人脸识别 12

3.2.1 Fisherface概述 12

3.2.2两类问题的线性判别分析 12

3.3 基于LBPH的人脸识别 14

3.3.1 LBP 算法的描述 15

3.3.2基于 LBP 的人脸识别 16

3.4本章小结 17

第四章 人脸考勤系统的设计与实现 19

4.1 系统总体结构设计 19

4.2 开发环境 19

4.3 建立数据库 20

4.4 人脸识别 20

4.4.1人脸识别流程 20

4.4.2 人脸识别算法代码实现 21

4.5 本章小结 22

第五章 经济成本估算 23

5.1 经济成本估算 23

5.2 常见的考勤机价格 23

5.3 本章小结 24

总结与展望 25

参考文献 26

致谢 28

第一章 绪论

1.1选题的背景及意义

基于人脸识别的考勤方式作为一种智能化的考勤方法，有其特殊的意义和价值。伴随着经济发展日益增速，出现了众多大型的公司。这些公司员工众多，结构复杂，管理起来非常的困难，但是公司的壮大和发展必然离不开员工的支持，所以对于员工的管理变得异常重要。对于员工出勤状况的考察是管理员工的一个重要环节，传统的纸质签到的考勤的方式已不能满足现代公司的考勤需要，急需一种更加快捷、方便的考勤方式来解决这一困境。经过研发人员的不断努力，最终研发出了基于人脸识别的考勤方式。

基于生物特征进行识别的人脸识别技术能够快速的核实个人身份信息，是人工智能的分支。要实现人脸识别有两个步骤，第一步是实现人脸检测，首先在不同的环境下采集图像，依照相应的规则和先验知识，并利用特定的特征来检测采集完成的图像，判断图像中有没有人脸。如果想在图像中检测出人脸，首先要定位人脸在图像中所处的位置，通过算法获取图像中相关的人脸信息，最终划分出人脸和非人脸区域。第二步即为正式的人脸识别，通过摄像头获取图像，将获取到的每一帧图像与数据库中保存的图像作比较，若匹配成功，便输出相关人员的身份信息，若匹配失败，则说明数据库中事先并未存储这张人脸的信息。在实际生活中，人脸识别技术的应用范围正在不断扩大，现在，各行各业几乎都能见到人脸识别的身影。经过不断的发展，其技术也愈发成熟。早期人脸识别技术由于技术不成熟等原因，应用的非常少，现在手机支付与解锁功能、公司考勤系统都能见到人脸识别技术的身影，其影响范围正在不断扩大。

1.2人脸识别技术概述

1.2.1人脸识别技术的研究现状

二十世纪中期，人脸识别技术开始出现在人们的视野之中。这么多年来，在计算机科学领域中诸多研发人员开始投入到人脸识别的研究中去。在全世界研发人员的苦心钻研之下，涌现出越来越多高水准的人脸识别算法。

人脸识别技术的发展阶段：

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