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题目：基于人脸识别的学生考勤系统,开题报告人：焦杰学号：2012041183班级：2012级信息工程指导教师：田波,铜仁学院信息工程学院2016届毕业论文开题报告,目录,5,2,3,4,选题背景及意义,目前现状与发展趋势,系统内容简介,总结与致谢,1,系统实现,在高校的教学和学生工作管理过程中，考勤是一项重要的内容。学生的出勤率直接影响到学校的学风建设。与一般的企事业单位相比，高校的日常考勤工作具有一定的特殊性，考勤工作中的特殊情况较多、参与考勤的学生数量大等特点均增加了高校日常考勤工作的难度。因此，如何提高考勤工作的效率与质量是高校日常管理工作中面临的一项重要考验。随着社会的发展和技术的提高，传统的学校考勤系统出现了较大的弊端，传统的考勤系统一般是采用人工考勤方式，这种考勤方式虽然能起到一定的作用，但问题也很突出，老师并不认识每一位学生，人工考勤均有可能存在冒名顶替考,选题背景及意义,选题背景,勤现象；对高校正常教学秩序以及教学质量带来了严重的负面影响，同时也降低了学生自身的组织性以及纪律性，对于高校校风与学风的培养与形成十分不利，这直接影响考勤结果的真实性。,选题背景及意义,选题意义,传统的点名考勤方式不适用于学校的考勤需求，所以推荐使用人脸识别考勤系统解决学生课堂考勤问题。这样提高了学校的考勤工作的效率，减轻了教师上课的负担。真正的做到了考勤工作的高效性、及时性。而通过本系统的开发，学校的学生考勤系统实现现代信息技术化，不仅大大简化了学校的学生考勤流程，同时对于学生考勤管理工作质量的优化也有很大的意义。,目前，在国内外不少公司迅速将人脸识别科研成果应用到门禁控制系统中，在最近十年，市场上陆续出现了一些人脸识别门禁系统，主要应用在商业方面，例如公司员工的考勤系统。但在我国高校中，人脸识别系统还没有得到实际的应用。尽管人脸识别门禁系统还不是一个很成熟的产品，但在实际应用中确实已经起到了一定的作用。相比较现有的识别技术，例如指纹识别、掌纹识别和声音识别，人脸识别系统具有较大的优势。人脸识别误认率较低，简单易用，处理速度快，是目前最好的生物识别系统。将这个技术用于学校的考勤管理系统，可以快速的实现学生的点名，节约时间且出错率低。所以，人脸识别的发展趋势很乐观。,目前现状与发展趋势,本系统包含两大模块：采集模块和管理模块,系统内容简介,采集模块主要用于学生的详细信息，例如获取学生的视频图像、人脸检测、人脸定位及跟踪等，并将这些数据上传到采集模块数据库，用于在管理模块对比信息，核对学生信息是否正确。,将程序用于实际中，通过手机或其他摄像工具，取得学生的头像，与数据库中的数据进行对比，由于人脸识别系统要求较高，学生的面部表情也会影响到数据的比对，所以当相似度达到一定值时，则认定为本人。,系统实现,系统的工作原理：计算机首先计算已知身份的人脸特征，称为注册或者登记，然后将当前未知身份的人脸特征与其进行比较，称为测试或比对，当两个特征相似度大于特定的数值时，就认定其身份。具体的工作流程分为人脸注册和人脸识别两部分。,系统的详细设计：包括人脸识别学生考勤系统的程序总体框架的搭建和设计，主要有数据库的连接介绍，采集模块中人脸图像的收集和保存，管理模块中人脸图像的比对，菜单模块中用户的注册、登录等功能的设计过程。1、对学生信息进行初始化。学生信息包括姓名、性别、学号、籍贯、注册日期、照片等信息通过相关部门进行录入。2、教师可注册和登录账号，获取各个班级学生详细信息。3、保存学生的图像到人脸库。人脸库就是专门用来存放人脸图像的文件夹。4、通过摄像头获取学生头像，与人脸库中学生人脸进行对比，判断是否为本人。5、将比对结果保存到数据库中，实现人脸识别的学生考勤系统。,系统实现,识别精度高、误视率低，适合学生考勤要求使用,识别和对比速度快，人验证时，基本不要等待，可以节约上课点名时间，快速的识别是否是本人,直接通过人脸识别，避免出现学生之间冒名点到的情况，做到公平,直接通过摄像头录入学生的人脸头像，减轻老师的工作负担,总结与致谢,参考文献,1严云洋,郭志波,杨静宇.基于特征空间划分的AdaBoost人脸检测算法J.小型微型计算机系统,2007,11:2106-2109.2孔凡芝,张兴周,谢耀菊.基于Adaboost的人脸检测技术J.应用科技,2005,32(6):7-9.3张宏林精通VisualC+数字图像模式识别技术及工程实践(第2版)M北京：人民邮电出版社，2008.4段鸿，程义民，王以孝等.基于KLT算法的人脸特征点跟踪方法.计算机辅助设计与图像学学报.2006,16(3).279-283.5许慰玲，黄静霞.一种人脸图象中瞳孔中心的提取方法.计算机