Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｎｄ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｓ
基 于 人 脸识 别 的课 堂 点 名 系 统
江 泓政 ，汤 军 ，黄 建 ，向 铎 ，杨 明 ，王 志铖
（长 江 大 学 地 球 科 学 学 院 ，湖 北 武 汉 ４３０１００）
摘 要 ：传 统的课 堂 点名方 法效 率低 下 ，浪 费 大量时 间。提 出基 于人 脸 识 别 的课 堂 点名 系统 ，大 大提 高 了课 堂点 名的 效 率。 本
在高 校 的教 学 和学 生工 作 管理 过 程 中 ，课 堂点 名 是 一 项 重要 的 内 容 。 而传 统 的 点名 方式 效 率太 低 ，教 师 工 作 量 大 ，花 费 时 间 多 ，并 且 传 统 点 名 记 录 的 数 据 不 易 利 用 。 随 着 科 技 的进 步 ，人 脸 识 别 走 进 了 日常 生 活 中 ，学 校 开 始 出 现 人 脸 考 勤 机 ，但 考 勤 机 点 名 依 旧 是 单 个 识 别 ，效 率 依 旧 不 高 。本 系统 运 用 人 脸 识 别 技 术 ，开 发 可一 次 识 别 多 人 脸 的 课 堂 点 名 系 统 ，大 大提 高 了点 名 的效 率 。 ２ 系统 设计 中 的关键 技术 ２．１ 基 于 ＡｄａＢｏｏｓｔ的 人 脸 检 测
基 金 项 目：长 江大 学 ２０１５年 大 学生 创 新 性 实 验 计 划 项 目 （２０１５００１６）
ＪＯＮＥＳ Ｍ Ｊ对 ＡｄａＢｏｏｓｔ进 一 步 修 改 ，运 用 积 分 图 减 小 计算 量 ，快 速 计 算 出 Ｈａａｒ—ｌｉｋｅ特 征 数 值 。 ＶＩＯＬＡ Ｐ 的 算 法 在 人 脸 检 测 中 取 得 了 突 破 性 的 进 展 ，被 广 泛 运 用 于 人 脸 识 别 中 。本 系 统 采 用 ＶＩＯＬＡ Ｐ的 算 法 实 现 人 脸 检 测 部 分 。 ２．２ 基 于 ＥｉｇｅｎＦａｃｅ的 人 脸 识别
Ｏ 引 言 人 脸 识别 技 术 是利 用 计 算 机 基 于 人 的 脸 部 特 征 进 行
人脸 图像 分析 ，并从 中提取 出所 蕴涵 的有效身份特征 信息 用 以识 别 人 的 身 份 的技 术 … 。 本 系统 结 合 校 园 的需 求 ，将 人 脸识 别 运 用 于 课 堂 点 名 中 。 １ 系统 设计 背景

中 图 分 类 号 ：ＴＰ３９
文 献 标 识 码 ：Ａ
ＤＯＩ：】０．１９３５８／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４．７７２０．２０１６．１２．００５
引 用格式 ：江 泓政 ，汤 军 ，黄建 ，等 ．基 于人脸 识别 的课 堂点名 系统 ［Ｊ］．微 型机 与应用 ，２０１６，３５（１２）：１３—１５．
Ｒｏｌｌ ｃａｌｌ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ＡｄａＢｏｏｓｔ算 法 是 通 过 训 练 大 量 图 像 得 到 弱 分 类 器 ，将 这 些 弱 分 类 器 根 据 一 定 的 原 则 组 合 起 来 ，形 成 强 分 类 器 ，再 将 多 个 强 分 类 器 进 行 级 联 ，形 成 一 个 多 层 分 类 器 ，如 果 图 像 中 的 某 个 区 域 能 够 通 过 这 个 多 层 分 类 器 ，就 判 定 这 个 区 域 是 人 脸 。 在 ２００１年 ，ＶＩＯＬＡ 和
系 统 提 供 图像 和 摄 像 识 别 点 名 ，可 一 次识 别 多 个 人 脸 ，同 时 该 系 统 也 对 系 统 难 以 识 别 的 学 生提 供 手 动 签 到 。 系统 运 用 ＯｐｅｎＣＶ
人 脸识 别开 源库做 算法部 分 ，用 Ｑｔ、ｃ＋＋实现界 面交互 。
关 键 词 ：人 脸 识 别 ；ＯｐｅｎＣＶ；点 名 系 统
ｏｐｅｎ—ｓｏｕｒｃｉｎｇ ｌｉｂｒａｒｉｅｓ ｏｆ ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｐａｒｔ ｏｆ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ Ｑｔ，Ｃ＋＋ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ＯｐｅｎＣＶ ；ｒｏｌｌ ｃａｌｌ ｓｙｓｔｅｍ
Ｊｉａｎｇ Ｈｏｎｇｚｈｅｎｇ，Ｔａｎｇ Ｊｕｎ，Ｈｕａｎｇ Ｊｉａｎ，Ｘｉａｎｇ Ｄｕｏ，Ｙａｎｇ Ｙｕｅ，Ｗａｎｇ Ｚｈｉｃｈｅｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｙａｎｇｔｚｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ ４３０１００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍ ｅｔｈｏｄ ｏｆ ｃａｌｌｉｎｇ ｔｈｅ ｒｏｌｅ ｉｓ ｉｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ｗａｓｔｉｎｇ ａ ｌｏｔ ｏｆ ｔｉｍｅ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｕｔｓ ｆｏｒｗａｒｄ ａ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｒｏｌｌ ｃａｌｌ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈ ｇｒｅａｔｌｙ ｉｍ ｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ａｔｔｅｎｄａｎｃｅ． Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｒｅａｌｉｚｅｓ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ａｎｄ ｖｉｄｅｏ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ， ａｎｄ ｉｔ ｃａｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍ ｕｌｔｉｐｌｅ ｆａｃｅｓ ａｔ ｏｎｅ ｔｉｍｅ． Ｍ ｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｌｓｏ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｍａｎｕａｌ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｓｔｕｄｅｎｔｓ． ＯｐｅｎＣＶ ， ｔｈｅ
ＥｉｇｅｎＦａｃｅ（特 征 脸 ）方 法 是 基 于 主 成 分 分 析 （Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＡＣ）的一 种 人 脸 识 别 技 术 ，该 方 法 识 别 率 高 ，识 别 速 度 快 。特 征 脸 方 法 将 包 含 人 脸 的 图像 区域 看 作 一 种 随 机 向 量 ，采 用 Ｋ—Ｌ变 换 （Ｋａｒｈｕｎｅｎ Ｌｏｅｖｅ ｅｘ． ｐａｎｓｉｏｎ）获 得 其 正 交 基 底 。 由 于 对 应 较 大 特 征 值 的 基 底 具 有 与 人 脸 相 似 的 形 状 ，故 称 之 为 特 征 脸 “Ｅｉｇｅｎ－ Ｆａｃｅ” 。本 系 统 能 实 时 检 测 人 脸 并 对 比 识 别 ，考 虑 到 性 能 ，选 用 ＥｉｇｅｎＦａｃｅ方 法 作 为 识 别 算 法 。 ＥｉｇｅｎＦａｃｅ的 人 脸 识 别 包 括 两 个 部 分 ：训 练 部 分 和 识 别 部 分 。训 练 部 分 就 是 把 人 脸 图 像 的 特 征 提 取 出 来 存 放 到 训 练 的 样 本 文 件 中 。 在 对 人 脸 进 行 识 别 时 ，首 先 对 输 入 的 待 检 测 人 脸 进 行 特 征 分 析 ，然 后 与 样 本 中 的 人 脸 进 行 匹 配 。 如 果 得 到 的 相 似 度 大 于 某 个 预 设 阈 值 ，则 认 为 该 人 脸 与 样 本 中人 脸 匹 配 ，确 定 为 “合 法 ”用 户 ；反 之 ，如 果 得 到 的 相 似 度 小 于 该 阈值 ，则 认 为 该 人 脸 为 “非 法 ”用 户 。 人 脸 识 别 流 程 图 如 图 １所 示 。