人脸识别算法的考勤系统(源码)
考勤系统是管理系统的重要组成部分，在工作考核中为员工提供了依据。而基于人脸识别算法的考勤系统，可以避免现阶段考勤方式所带来的一系列问题，保证了数据的真实性与有效性，降低了统计时间与公司的额外支出。本次设计以VS2010和SQL Server2008为开发平台，采用结合Haar特征和Adaboost算法得到人脸分类器以及PCA人脸识别算法设计了一个人脸考勤系统。经过功能测试，在光源较为充足的情况下完成了基本的人脸识别考勤的功能，证明了系统在一定条件下具有适用性。
目录
摘要 １
关键词 １
ABSTRACT. １
KEY WORDS １
1 绪论 １
1.1 研究背景 １
1.2 人脸识别研究现状 １
1.2.1 国外研究状况 ２
1.2.2 国内研究状况 ２
1.3 考勤系统的发展过程 ２
1.4 存在的问题 ３
1.5 论文内容与结构安排 ３
2 人脸识别技术分析 ３
2.1 系统技术平台 ３
2.2 相关技术 ４
2.2.1 图像处理 ４
2.2.2 人脸检测 ４
2.2.3 人脸识别 ５
3 基于人脸识别算法的考勤系统设计 ６
3.1 系统需求分析 ６
3.2 系统数据来源 ６
3.3 系统总体设计 ７
3.4 系统功能模块设计 ８
3.4.1 人脸识别功能 ８
3.4.2 系统管理功能 ８
3.4.3 数据库设计 ８
3.5 系统功能实现 ９
3.5.1 图像预处理 １１
3.5.2 数据训练 １１
3.5.3 人脸检测与识别 １１
3.5.4 用户注册 １２
3.5.5 系统管理功能 １３
3.5.6 系统测试结果 １４
4 总结 １５
致谢 １６
参考文献： １７
基于人脸识别算法的考勤系统
引言
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/> 1 绪论
1.1 研究背景
考勤系统是实现企业的现代化管理的工具，通过记录工作人员的出勤次数，可以高效地了解人员的流动情况。目前，公司对员工出勤进行统计的大部分方式是使用刷卡、密码等进行签到，但是这些方式存在着代签、遗失等问题。人脸识别技术是生物特征识别技术的一个分支，属于基于人脸特征信息的识别技术。与传统的考勤方式相比，利用人脸特征进行身份识别的方式更加安全和便利，这样就不会发生代签或遗失卡片的现象。在人脸图像采集的时候可以避免人们的被动配合，同时可以利用已有的数据资源进行对比，使身份核查的过程可以变得更加便利。
人脸识别由于其非接触、非强制的特点，使得其更容易会被大家接受。所以具有较广泛的应用价值和前景。因此，本论文会以此研究背景设计基于人脸识别算法的考勤系统。
人脸识别研究现状
目前，人脸识别技术是计算机领域的研究热点之一[1]，它的工作原理是根据人脸的特征，对待识别的图像进行判断，如果存在图像则将人脸面部图像标识出来，根据人脸的位置提取人脸的相关信息，将提取信息与训练数据进行对比，最终判断人脸的身份。人脸识别技术的研究起源于上世纪中期，当时的研究人员主要是对人脸面部特征进行提取，随着不断发展，对人脸识别技术的研究逐渐深入，出现了大量新的思想、方法与技术。
人脸识别大致可以分为4个阶段：第一个阶段[2]是以J.S.Bruner和B ledsoe为代表，主要是对人脸识别过程中所需要的面部特征进行研究，在这一阶段，计算机需要在研究人员已经选取好面部特征的基础上才能进行人脸识别，而且由于技术原因，在此阶段只能对正面图像进行识别；在第二个阶段[3]，以Allen与Parke为代表的研究人员开始在之前技术的基础上添加包含神经网络，线性分类器等新的方法，这样减少了之前在进行人脸识别的时候人为的干扰；第三个阶段[4]是以Harmon、Lesk、Kobayshi和Kaya等人为代表，Harmon将人脸的特征通过几何特征参数的形式表示，利用这种特征进行识别系统的设计；Koabyshi等人用欧氏距离表示人脸特征，这样使研究人员的筛选工作得以减少；在第四个阶段，科研人员对分类器的研究逐渐重视，在这个阶段，向量机、Bagging分类算法得到应用，人们开始将多种分类算法结合起来对人脸识别方法进行更深层次地探索。
1.2.1 国外研究状况
人脸识别技术的研究最早源于国外，经过不断发展，市场上逐渐出现了具有一定实用价值的人脸识别系统。但是由于技术以及计算机性能的原因，系统在理论上的使用价值与现实还是有较大差距，最直观地体现在准确率和性能方面。之后由于计算机处理速度不断加快，使得人脸识别技术获得飞速发展。目前国外在人脸识别领域研究方向主要是：基于KL变化的特征脸法、基于隐马尔可夫模型法、基于几何特征的人脸识别方法、基于模板匹配的人脸识别方法以及神经网络识别方法。
在应用方面，1993年美国正式启动Feret项目，由此将人脸识别技术提升到了另一个阶段，奠定了生物特征识别技术的发展基础；FBI在2014年推出了用于监控锁定犯人的电子识别系统。
1.2.2 国内研究状况
国内对人脸识别方面的研究，最早起源于上世纪80年代。当时清华、哈工大、中科院研究部门、自动化所等研究机构，在人脸识别领域上都取得了一定进展。具有代表性的是中科院计算机所与上海银晨公司合作开发的身份确认系统、犯人面部对比系统等与人脸识别技术相关的系统。同时，在863计划的资金帮助下，众多的大学、研究所以及公司都成立了专门研究人脸识别技术的部门。目前我国的主要研究方面为：基于代数特征的人脸识别方法、基于几何特征的人脸识别方法和基于连接机制的人脸识别方法。
我国相较于国外对人脸识别的技术研究较晚，但是进步较快，现在可以将人脸识别技术应用到生活方面。在北京奥运会期间，我国实现了在开闭幕式上将人脸识别与身份验证结合的操作，这是第一次将人脸识别技术应用在安全领域；2013年，天诚盛业在国际金融展上展出了由自己企业研发的基于人脸识别的支付系统。
1.3 考勤系统的发展过程
传统的考勤统计是以人工的方式对人员出勤的情况进行统计，但是考勤的准确性、方式以及效果等方面受到的人为影响因素较大，会为统计工作带来诸多不便。之后出现的电子考勤系统，从某种意义上可以处理传统的人工考勤所出现的问题，这样可以提高统计的工作效率。目前，考勤方式可以被分为以下三个阶段：
目录
摘要 １
关键词 １
ABSTRACT. １
KEY WORDS １
1 绪论 １
1.1 研究背景 １
1.2 人脸识别研究现状 １
1.2.1 国外研究状况 ２
1.2.2 国内研究状况 ２
1.3 考勤系统的发展过程 ２
1.4 存在的问题 ３
1.5 论文内容与结构安排 ３
2 人脸识别技术分析 ３
2.1 系统技术平台 ３
2.2 相关技术 ４
2.2.1 图像处理 ４
2.2.2 人脸检测 ４
2.2.3 人脸识别 ５
3 基于人脸识别算法的考勤系统设计 ６
3.1 系统需求分析 ６
3.2 系统数据来源 ６
3.3 系统总体设计 ７
3.4 系统功能模块设计 ８
3.4.1 人脸识别功能 ８
3.4.2 系统管理功能 ８
3.4.3 数据库设计 ８
3.5 系统功能实现 ９
3.5.1 图像预处理 １１
3.5.2 数据训练 １１
3.5.3 人脸检测与识别 １１
3.5.4 用户注册 １２
3.5.5 系统管理功能 １３
3.5.6 系统测试结果 １４
4 总结 １５
致谢 １６
参考文献： １７
基于人脸识别算法的考勤系统
引言
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
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1.1 研究背景
考勤系统是实现企业的现代化管理的工具，通过记录工作人员的出勤次数，可以高效地了解人员的流动情况。目前，公司对员工出勤进行统计的大部分方式是使用刷卡、密码等进行签到，但是这些方式存在着代签、遗失等问题。人脸识别技术是生物特征识别技术的一个分支，属于基于人脸特征信息的识别技术。与传统的考勤方式相比，利用人脸特征进行身份识别的方式更加安全和便利，这样就不会发生代签或遗失卡片的现象。在人脸图像采集的时候可以避免人们的被动配合，同时可以利用已有的数据资源进行对比，使身份核查的过程可以变得更加便利。
人脸识别由于其非接触、非强制的特点，使得其更容易会被大家接受。所以具有较广泛的应用价值和前景。因此，本论文会以此研究背景设计基于人脸识别算法的考勤系统。
人脸识别研究现状
目前，人脸识别技术是计算机领域的研究热点之一[1]，它的工作原理是根据人脸的特征，对待识别的图像进行判断，如果存在图像则将人脸面部图像标识出来，根据人脸的位置提取人脸的相关信息，将提取信息与训练数据进行对比，最终判断人脸的身份。人脸识别技术的研究起源于上世纪中期，当时的研究人员主要是对人脸面部特征进行提取，随着不断发展，对人脸识别技术的研究逐渐深入，出现了大量新的思想、方法与技术。
人脸识别大致可以分为4个阶段：第一个阶段[2]是以J.S.Bruner和B ledsoe为代表，主要是对人脸识别过程中所需要的面部特征进行研究，在这一阶段，计算机需要在研究人员已经选取好面部特征的基础上才能进行人脸识别，而且由于技术原因，在此阶段只能对正面图像进行识别；在第二个阶段[3]，以Allen与Parke为代表的研究人员开始在之前技术的基础上添加包含神经网络，线性分类器等新的方法，这样减少了之前在进行人脸识别的时候人为的干扰；第三个阶段[4]是以Harmon、Lesk、Kobayshi和Kaya等人为代表，Harmon将人脸的特征通过几何特征参数的形式表示，利用这种特征进行识别系统的设计；Koabyshi等人用欧氏距离表示人脸特征，这样使研究人员的筛选工作得以减少；在第四个阶段，科研人员对分类器的研究逐渐重视，在这个阶段，向量机、Bagging分类算法得到应用，人们开始将多种分类算法结合起来对人脸识别方法进行更深层次地探索。
1.2.1 国外研究状况
人脸识别技术的研究最早源于国外，经过不断发展，市场上逐渐出现了具有一定实用价值的人脸识别系统。但是由于技术以及计算机性能的原因，系统在理论上的使用价值与现实还是有较大差距，最直观地体现在准确率和性能方面。之后由于计算机处理速度不断加快，使得人脸识别技术获得飞速发展。目前国外在人脸识别领域研究方向主要是：基于KL变化的特征脸法、基于隐马尔可夫模型法、基于几何特征的人脸识别方法、基于模板匹配的人脸识别方法以及神经网络识别方法。
在应用方面，1993年美国正式启动Feret项目，由此将人脸识别技术提升到了另一个阶段，奠定了生物特征识别技术的发展基础；FBI在2014年推出了用于监控锁定犯人的电子识别系统。
1.2.2 国内研究状况
国内对人脸识别方面的研究，最早起源于上世纪80年代。当时清华、哈工大、中科院研究部门、自动化所等研究机构，在人脸识别领域上都取得了一定进展。具有代表性的是中科院计算机所与上海银晨公司合作开发的身份确认系统、犯人面部对比系统等与人脸识别技术相关的系统。同时，在863计划的资金帮助下，众多的大学、研究所以及公司都成立了专门研究人脸识别技术的部门。目前我国的主要研究方面为：基于代数特征的人脸识别方法、基于几何特征的人脸识别方法和基于连接机制的人脸识别方法。
我国相较于国外对人脸识别的技术研究较晚，但是进步较快，现在可以将人脸识别技术应用到生活方面。在北京奥运会期间，我国实现了在开闭幕式上将人脸识别与身份验证结合的操作，这是第一次将人脸识别技术应用在安全领域；2013年，天诚盛业在国际金融展上展出了由自己企业研发的基于人脸识别的支付系统。
1.3 考勤系统的发展过程
传统的考勤统计是以人工的方式对人员出勤的情况进行统计，但是考勤的准确性、方式以及效果等方面受到的人为影响因素较大，会为统计工作带来诸多不便。之后出现的电子考勤系统，从某种意义上可以处理传统的人工考勤所出现的问题，这样可以提高统计的工作效率。目前，考勤方式可以被分为以下三个阶段：
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