基于人脸识别考勤系统的设计与实现

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1、摘要摘要随着科技的发展，智能化的考勤系统在企事业单位越来越被广泛使用，尤其是基于人体生物特征识别的考勤系统更是研究的热点。本文是采用基于实时视频流的人脸识别技术设计的考勤系统。本系统首先提出一套用于精确提取人脸区域的方法流程。通过Adaboost算法对视频流中的人脸进行实时检测，然后对包含人脸的视频帧进行图像预处理和肤色建模来精确定位人脸，最后使用Camshift算法对定位的人脸进行跟踪。接着，本系统针对定位得到的人脸图片的光照变化提出了一种新的处理方法。一、将光照变化分为光照强度和光照角度变化；

2、二、用灰度归一化预处理降低对光照强度的敏感度；三、用5个基本点光源近似表示人脸识别应用中的光照条件，估计输入图像最近似的光照条件，据此提出了“最近光照比图像”的概念，重构标准光照图像，降低光照角度的影响。对光照估计和重构的人脸图片建立嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)，提取它的观察向量并同数据库中的训练好的数据进行最大似然估计，确定人脸身份。最后，实现了基于人脸识别的原型考勤系统，它实现了员工考勤信息的自动录入、管理等功能。通过对这个原型系统的改进来满足不同的应用需求。关键字：人脸识别最近光照比图像

3、AdaBoostEHMM考勤系统基于人脸识别考勤系统的设计与实现AbstractAbstractWiththedevelopmentoftechnology,attendancesysteminenterprisesandinstitutionsisincreasinglyandwidelyused,especiallythebodybiometricattendancesystemwhichisverypopular.Inthispaper,facerecognitionbasedonreal-

4、timevideostreamingdesignedforattendancesystemisadopted.Firstofall,thesystemproposedasetofprocessesusedtoaccuratelyextractthefaceregion.first,usethealgorithmofAdaBoosttodetectfaceimageinrealtime.Andthenthroughthepreprocessingofvideoframesandcolormodeli

5、ngswhichcombinethefaceimagestoaccuratelylocatetheface.Finally,useCamshifttrackthelocatedface.Then,anewprocessingmethodispresentedagainstthelightconditionsoffaceimages.First,dividetheilluminationvariationintotheprocessoflightintensityandtheprocessofill

6、uminationangle;Second,usethepreprocessingofgraynormalizationtoreducethesensitivityofthelightintensity;Third，usefivebasicpointlightsourcetoapproximatethelightconditionsoffacerecognitionapplicationandinputthemostclosestlightconditionsoffaceimages.Basedo

7、nthis,theconcept“closestilluminationratioimage(CIRI)”isproposedwhichisdesignedtoreconstructstandardfaceimagesandreducetheeffectofilluminationangle.EstablishembeddedhiddenMarkovmodel(EHMM)forlightestimationandreconstructedfaceimage,andthenextractitsobs

8、ervationvectorandcomparemaximumlikelihoodestimationtothetraineddatawhichareinthedatabasetodeterminetheidentityoftheface.Finally,achievedprototypeattendancesystembasedonfacerecognition,Itcompletesautomaticinputofemployee'sattendanceinformation,