基于python face recognition OpenCV 的智慧教室人脸考勤系统 （毕业设计 附完整代码可直接运行）

# 智慧教室人脸考勤系统 # 一、需求分析 ## 1.1 项目背景 长期以来，签到考勤是考查学生出勤率与学习情况的重要方式。目前，中小学与高等学校的老师普遍使用人工考勤，这种传统的人工考勤方式效率低下，且往往存在“代签”现象；使用学习通等第三方签到软件则存在远程签到、代签等弊端，不仅给任课老师带来不必要的负担，还浪费了课堂宝贵的上课时间。 为了解决上述问题，本团队开发了一款基于基于人脸识别的考勤设备：智慧教室人脸考勤系统。从教师点名到人脸识别，课堂考勤的升级换代，本质上是身份识别方式的迭代演变。随着技术的成熟，考勤机得到了飞跃式发展，产品形态和应用模式呈现出多元化、智能化的发展态势。对于学校而言，除了考勤效率和安全性能，智能化、在线化、管理精准化等也是考勤机选择的重要考量标准，而人脸考勤系统兼具了这些功能，这也是众多学校与任课老师选择人脸考勤的原因。 人脸考勤系统以人脸为介质，人员经过设备时只需轻轻一瞥，1 秒内即可自动识别人员身份并完成签到，实现对人员的精准管理。无需担心错签或漏签问题，只需要刷脸就能秒速签到，大大提升了学生通行效率和体验。该系统成本低廉，复用性强，对未来学校智慧教室的实现与推广具有巨大积极作用。 **目标人群:** 包括中小学、高等院校、企业等各种实行考勤绩效评比的单位。 # 二、设计框架 ## 2.1 总体功能 一种智慧教室人脸考勤系统，其特征在于，基于客户端-服务器结构设计，包括客户端的人脸检测系统和服务器的签到管理系统两部分。 客户端为一台搭载摄像头的嵌入式微型运算设备，具有基于深度学习 AI 的人脸识别功能，并通过网络通信将人脸检测图像发送至服务器。 服务器包括学生个人信息数据库，能够通过网络通信接收人脸图像并与数据库中的特征信息进行匹配，完成签到，并将匹配结果与个人信息发送到客户端设备。 该系统的总体功能设计框图，如图 1 所示。  图 1 总体功能设计框图 ## 2.2 客户端功能 人脸考勤系统客户端的主要功能有：人脸识别、网络通信、数据可视化等。 ### 2.2.1 人脸识别模块 人脸识别模块是基于 face recognition 库实现的，face recognition 是世界上最简单的人脸识别库。人脸识别模块分为人脸目标检测、人脸特征向量编码以及人脸身份匹配三个子模块。人脸目标检测实现方式是通过调用人脸预训练模型进行目标检测，输入摄像头采集的实时画面 img，调用 face_recognition 的方法 face_locations，输出包含人脸坐标点的列表 face_locations。 人脸特征向量编码的实现方式是通过调用 face_recognition 的方法 face_encodings，输入人脸图像 face 以及包含人脸图像坐标的 face_locations，输出该人脸的 128 维特征向量，该向量中包含人脸中五官特有的权重。 人脸身份匹配的实现方式是通过将人脸图像的 128 维特征向量与人脸特征数据库中的特征向量进行逐一对比，通过调用 face_recognition 的方法 face_distance，计算待测向量与数据库向量的欧氏距离，距离最小即为匹配成功，从而实现人脸识别结果与身份信息的匹配。 上述方法的关键代码实现，如图 2 所示。  图 2 人脸识别模块关键代码 使用 OpenCV 的 cv2.VideoCapture 函数捕获摄像头实时采集的图像，使用 cv2.resize 函数对图像进行 1/4 降采样处理（降低分辨率有利于减少人脸目标检测时间）；使用 face_recognition 的方法 face_locations 、 face_encodings 、 face_distance 等方法进行人脸目标检测与定位等一系列处理后，得到人脸识别结果，流程图与效果图如图 3、图 4 所示。  图 3 人脸识别模块流程图  图 4 基于 face recognition 的人脸识别 ### 2.2.2 网络通信模块 客户端具备网络通信功能，基于 TCP/IP 协议的 socket 套接字实现，依靠 WIFI 无线网络实现客户端与服务器的连接。客户端的 IP 地址由路由器通过 DHCP 自动分配，主要作用是发送人脸图像到服务器进行个人信息匹配，并接收相应的个人信息，如姓名、班级、学号、专业、签到状态等。 网络通信模块包括图像数据流编码、数据流发送与接收两个子模块。 图像数据流编码：主要实现了将 RGB 三通道人脸图像编码为数据流的功能，主要的实现方法是使用 OpenCV 的 cv2.imencode 函数以及 tostring 函数将人脸图像矩阵转换为 socket 能够发送的数据流形式。 数据流发送与接收：通过 socket 建立了对服务器 ip 地址与端口的连接，并通过 socket.send 与 socket.recv 函数实现了数据流基于 WIFI 无线网络的发送与接收功能。网络通信模块工作流程图，如图 5 所示。  图 5 客户端网络通信模块工作流程图 ### 2.2.3 数据可视化模块 该模块主要以软件界面的形式呈现，基于 PyQt5 搭建，主要使用的控件有 QLabel（显示签到状态、当前课程、系统时间、人脸检测结果图以及服务器发送的个人证件照、个人信息等）、QPushButton（控制客户端开关机）、QTime（用于显示系统时间）。 通过 Anaconda 自带的 QTDesigner 进行可视化界面设计，包括控件添加、控件大小设置与空间布局等，保存得到.ui 格式的界面文件。使用外部工具PyUIC 将 ui 文件转化为 python 代码。 通过 setGeometry 函数实现控件的大小、坐标调整；通过 setText 函数实现 QLabel 的字符串显示，可用于显示显示签到状态、当前课程以及个人信息等；通过 setPixmap 函数实现 QLabel 的图像显示，可用于显示人脸检测结果图以及个人证件照；通过 setStyleSheet 函数实现 QLabel 背景颜色的更改。 使用本地 time 库的 time.localtime 函数获取当前的系统时间，并使用 setText 显示到界面上方的 QLabel 上，使用 setFont 调整字体类型、粗细以及字号。 效果图如图 6 所示。  图 6 客户端数据可视化界面效果图 ## 2.3 服务器功能 人脸考勤系统服务器的主要功能有：数据库、签到管理、网络通信等，主要用于查看签到名单、管理学生数据库、管理课程列表。 ### 2.3.1 数据库模块 数据库模块基于 MySQL 实现，包括个人信息数据库、人脸数据库两部分。 首先建立学生个人信息数据库，主要用于存储学生个人信息，包括个人姓名、证件照、学号、班级、专业等。使用 DB Browser 软件进行数据库的创建、查看以及修改，如图 7 所示。  图 7 使用 DB Browser 进行数据库创建与修改 Python 定义了一套操作数据库的 API 接口：SQLite3，所以本系统使用 SQLite3 直接来操作数据库，使用 Python 操作数据库的方法很简单：先创建光标函数 cursor，相