基于数字图像处理的课堂考勤系统研究

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　　摘要：高校课堂考勤一直是学生管理的难题。本文提出了基于校园无线网络的B/S模式，手机拍照上传考勤照片，请假资料，并选择请假理由等，利用数字图像处理技术进行图像分析，人脸检测识别，自动进行考勤的系统架构，通过局域限制访问，一定程度保证个人生物信息安全，代考勤，网络通信不畅等问题，改善了高校自动考勤的难题。
　　关键词：考勤;数字图像处理;B/S;人脸识别;Python;深度学习
　　中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）12-0141-02
　　0 引言
　　高等学校考勤一直是学生管理，教学质量保证的主要工作之一。虽然有各种规定，但是仍有同学故意缺勤。考勤也成为任课教师的重要任务。随着计算机相关硬件和软件技术的发展，智慧校园建设在高校中已经展开建设。课堂考勤作为智慧校园的一部分，利用人工智能，互联网及物联网技术实现无感考勤，可以提高管理水平，促进教学质量提高，让教师专注教学，又可以各部门及时掌控学生出勤情况，做出管理制度调整，进行公平公正的全面考核。
　　1 高校课堂考勤管理的现状与分析
　　学生考勤制约着高校学风建设的健康发展，是保障高校正常教学秩序的重要举措，也是体现学生个体的组织性和纪律性，彰显学校学风、校风的一面旗帜。
　　1.1 研究现状
　　文献[1]使用企业微信，利用第三方应用进行考勤，需要导入学生基本信息，设置详细参数。另外，该微信考勤方式对手机定位准确度及网络信号强度有较大依赖性，人数超过适用范围，需要不菲的费用，并且材料保存在第三方，安全性方面需要考虑。文献[2]设计移动应用软件（APP）让学生安装，实现考勤打卡，请假，信息推送服务，可以实现时时考勤，但是必须针对不同系统进行应用开发及维护，每位同学安装APP，存在限制和代考勤。也有课前大合影课后大合影方式考勤，虽然可以解決考勤问题，也带来各类不便，如文献[3][4]。
　　1.2 目前考勤方式及产品
　　目前市场上考勤设备有指纹，专用人脸识别考勤系统，手机app考勤等，虽具有强大功能，但存在购买设备及维护费用高，无法考勤（如指纹损坏，手机信号不好等）等现象。
　　1.3 B/S模式应用分析
　　B/S模式是一种轻客户端的系统开发模式。考勤系统把学生考勤图像信息采集，个人请假证明采集在客户端进行，人脸检测和识别，考情记录等大量的数据处理在服务器端进行，可以在保护数据安全的情况下，进行及时的数据处理，完成考勤信息登记和公布，是一种较APP，指纹打卡，人脸识别专用设备更方便，经济的考勤方式。
　　1.4 安全性
　　随着4G网络技术的普及，5G技术的推广，数据安全备受关注。并且个人生物信息采集是目前非常敏感的隐私安全保护内容。应避免个人信息过度采集。针对学校考情系统信息使用应该制定相应的保护使用条例，规范数据采集使用。使用学校覆盖的无线局域网，可以限定用户访问地址，防止校外虚假考勤。保护学生图片数据和个人信息数据安全。
　　1.5 可行性
　　目前智能机普及率几乎是百分百。学校无线网络已经覆盖所有区域为考勤系统提供了硬件和网络通信支持。
　　手机扫码登录网站进行拍照，上传请假证明，只需要学校配置服务器，设计考勤系统，减少了购买考勤硬件，硬件设备维护等费用。降低了考勤系统开发成本。并且可以作为自动化办公系统的扩展功能，实现考勤数据汇总公布预警的功能扩展。作为智慧校园建设的一部分，为学校智慧校园建设服务。
　　2 考勤系统设计
　　2.1 功能模块设计
　　根据系统功能，考勤系统划分为：管理模块包括系统管理员模块和教师端管理模块，实现考勤基本资料导入，浏览考勤信息，动态二维码生成，管理员管理等功能;学生考勤信息登记模块包括人脸拍照，请假事由选择和请假材料拍照;人脸检测和识别模块包括人脸检测和人脸识别，实现学生信息人脸信息处理;场景识别模块实现学生自拍照场景识别，实现伪造考勤控制;考勤登记管理模块包括全勤登记，请假登记，实现登记人脸识别结果和请假材料登记功能。具体设计如图1所示。
　　2.2 学生图像数据获取
　　由于学生上课地点固定，人数固定，因此采集学生人脸生物信息进行训练只需要在第一次上课时，由学生连接学校无线网络扫码登录考勤网站，手机拍摄有正面，转头，抬头，低头等视频，录入个人学号姓名信息与教师导入的信息进行匹配，训练后记录验证码，删除个人验证视频信息（保证信息安全）即可。
　　2.3 教室场景采集和训练
　　由于学校教室类型多有：阶梯教室，多媒体教室，语音室，口语室，绘画室，计算机实验室。类型多样，需要管理部门提前获取教室类型视频资料，进行训练，以便在学生自拍图片中匹配教室。防止伪造考勤的情况出现。
　　2.4 系统实现
　　本文使用Python，TensorFlow，dlib进行建模，训练，检测，信息记录。使用HTML5，Node.js实现视频和图像拍摄并上传保存到指定位置。数据管理使用MySQL。大部分采用开源，免费资源实现，最大限度降低系统建设费用。
　　系统需要主要解决的问题有：
　　（1）用户端调用设备摄像头实现拍照;（2）调用用户端摄像头拍摄低分辨率（112*112），低帧频（12-15帧/秒）视频;（3）用户浏览器访问系统影响;（4）图片，视频传输服务器技术;（5）人脸检测和识别训练模型搭建技术。
　　系统用户运行环境多种多样，虽然使用B/S模式开发，但是还需要限定用户使用浏览器，目前支持Chrome核心的浏览器，可以保障系统安全流畅运行。
　　3 结语
　　高效考勤是保证教学质量的重要手段，但是不是唯一手段，还需要提高教学质量，调整教学内容，用专业知识吸引学生，提高全勤率。考勤系统只是一种手段。在降低教师考勤任务强度的同时，为学校智慧校园建设服务。高校考勤系统一直是学校教学管理的重点工作，随着新技术的出现，考勤系统会更智能化，人性化，为高校管理工作带了便利。 　　参考文献
　　[1] 李湘勤，黄晨华，门戈阳.微信考勤管理系统在高校课堂中的应用——以韶关学院为例[J].教育教学论坛，2018（17）：8-11.
　　[2] 向小琼，李敏，刘景明，等.高校课堂考勤与手机使用限制系统的设计[J].电子技术与软件工程，2018（07）：52.
　　[3] 吴美香，邓园园，裴枫华，等.基于人脸识別的移动课堂考勤系统的设计与实现[J].软件，2018，39（01）：5-8.
　　[4] 代闯.基于人脸识别的高校学生考勤管理系统[J].自动化与仪器仪表，2019（09）：198-201.
　　Study on Class Attendance System based with Digital Image Processing
　　XU Guang-ming，zhai feng-lin
　　（Guangdong Peizheng College， Guangzhou  Guangdong  510830）
　　Abstract：College classroom attendance management has always been a difficult problem.Based on campus wireless network，this paper proposed attendance system with a B/S model，students take and upload attendance photos and with mobile phone，absence permission，and meantime select the leave options and so on.The system analyse images with digital image processing technology，detect and recognize the face，and  finally record the attendance information automatically. By restricting access，the security of personal biological information can be guaranteed to some extent， and solve the problems of attendance checking and network communication.
　　Key words：checking;digital image processing;B/S;face recognition;Python;deep learning
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