文档介绍：基于OpenCV的人脸识别智能考勤系统的实现

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　　摘要：近年来教育部严抓大学本科教育，提倡“严进严出”的管理制度，课堂考勤依旧是保证课程学****教学秩序正常运行的前提。根据调查如今大部分高校仍旧采用较为传统的考勤方式，存在效率低、数据量大、代答到情况严重等问题。本文开发了基于OpenCV的人脸识别智能考勤系统将上述问题进行了有效解决。前期，调用高清摄像头进行人脸图像采集，完***脸识别预处理。接着通过OpenCV对存储的人脸信息进行搜索匹配，将比对结果上传至考勤系统，从而减少课堂上大量非教学时间的使用，提高课堂考勤的准确性。
　　关键词：OpenCV;人脸识别;Wi-Fi定位;校园考勤
　　中图分类号：TP311 文献标识码：A
　　文章编号：1009-3044（2020）29-0189-02
　　当下课堂考勤仍旧是各大高校学生教育管理的基本手段，也直接影响着教学质量的好坏以及课堂效率的高低，大部分高校课堂考勤方式仍旧是传统的人工考勤，存在着大量弊端。还有一部分高校采用电子考勤技术，例如考勤机、指纹打卡机等也都存在着安装成本高、耗费时间久、全面部署难等缺点。随着计算机技术地不断发展，形式多样的考勤方法层出不穷，而人脸识别签到是自动化信息技术中新兴的生物识别技术，可以应对各种不同安全级别标准的应用，巧妙解决了原始考勤方法中存在地许多弊端。本文主要针对基于OpenCV的人脸识别智能考勤系统进行设计与实现，从而获取课堂出勤信息，及有效提高教学管理效率。
　　根据现场人脸图像的拍摄自动与数据库中学生信息进行验证，利用Wi-Fi实现考勤定位，从而确保信息的真实性，通过这种方式可以解决打卡等方式带来的不良现象。该系统能够快速获取人脸图像信息，进行特征定位、特征提取和人脸识别，并通过Wi-Fi进行定位，从而完成考勤打卡工作，生成考勤日志，能让管理人员智能高效地查询考勤信息，方便快捷。
　　1 现有考勤方式
　　2 运用技术
　　人脸识别技术
　　人脸识别技术，是将摄像头识别到的人脸与系统录入的人脸进行特征判断。设备开启时，首先检测是否包含人脸，若检测到人脸，则进行特征值计算。本系统将先根据需求设定一个阈值，进行比对时，如果拍摄的人脸照片和系统中的图像相似度超过此设定的阈值，系统将会把匹配得到的人脸信息进行反馈输出。
　　检测人脸时本系统采用了基于Haar特征的Ada Boost算法，由于Haar拥有许多庞大的特征数，如果使用普遍的方法计算时，占用资源多、计算量大、耗时较长等问题则无法得到解决。因此，系统计算Haar特征值时借助积分图的方式，将计算效率大大提高了。积分图总体思路则是将图像中的Haar特征（矩形特征）提取出来，计算积分图像，所得到的积分图像与人脸的积分图像进行比对，标记出符合人脸特征的区域。
　　 0penCV技术
　　OpenCV是一个基于BSD许可发行的开源的跨平台计算机视觉库，涉及人机交互、图像分割、人脸