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1 研究背景
经过多年研究，人脸识别技术已经取得了巨大的进步和发展，如今基于人脸识别的各类系统随处可见，最常见的就是基于人脸识别的签到机。而这种机器的劣势也是显而易见的：（1）只能单人签到，不能多人脸同时识别，并且识别时间有3-5秒，当人流量大时容易造成堵塞，非常花费时间。（2）无法监测早退人员，当学生成功签到后，学生早退，签到机无法监控早退学生，学生也可以签到后便溜之大吉。因此，基于人脸识别的签到机是不适用于学校的。所以，我们在这里提出一种基于多人视频的人脸识别考勤方法。
2 基于多人视频的人脸识别考勤方法综述
该方法结合了基于多人视频的人脸识别考勤方法算法、OpenCV 的人脸检测和图片拼接算法实现。通过算法流程的设计，实现了高并发、过程透明化、防早退等优点。以下主要对基于多人视频的人脸识别考勤方法算法流程、OpenCV 人脸检测和图片拼接算法进行简单概述。
2.1 基于多人视频的人脸识别考勤方法算法流程
流程描述：
首先，摄像头在课前5分钟开始录制视频，随后程序开始对视频每300帧提取单帧图片。这里的视频为60帧每秒，即程序每5秒便提取一张图片。
然后，将程序选取的图片进行处理。先对图片进行人脸检测并以矩形的形状截取人脸，将截取的每10个人脸头像为一组进行算法拼接，获得新的图像，再将人脸上传至人脸识
别服务器。图像处理后相对原来减少了50%左右的大小，降低了网络流量，同时加大了线程数，提高了识别效率。
Key words :face recognition;video-based face recognition;sharpness algorithm
图2 常用的Haar-like 特征分类
2.2.2 AdaBoost 算法
Adaboost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用Adaboost 分类器可以排除
理，得到该图像的退化图像，然后再比较原图像和退化图像相邻像素值的变化情况，根据变化的大小确定清晰度值的高低，计算结果越小表明图像越清晰，反之越模糊。这种思路可称作基于二次模糊的清晰度算法，其算法简化流程如图3。
图3 算法简化流程
表1 10间课室考勤情况平均数据表格人脸检测率人脸识别率签到成功率原始算法75.2%90.4%67.5%优化后算法
96.7%
95.6%
93.1%
4 总结
本文主要讲述一种基于多人视频的人脸识别考勤方法，通过对视频选取图片进行人脸检测与识别，实现对学生的考勤。
相对于传统的人脸识别签到系统，该方法主要有以下优点：（1）高并发量，该方法通过将人脸分组可
以实现同时检测多个人脸，并且同时多线程执行，大大提高了效率。（2）防止早退，传统的签到机并没有可以防止早退的功能，该方法可以在上课后，通过定时提取图片，查看学生在场情况。（3）过程透明化，该方法签到的过程是察觉不到的，用户对签到过程毫无感知，是一种自动化的签到方式。
基于多人视频的人脸识别考勤方法实现上述优点的同时，也面临这一些有待优化的问题，如：（1）该方法对图片质量要求高，首先是单个人脸的像素需要达到80*80以上的要求，其次是需要保持课室的光线充足。（2）因为过程需要进行大量运算，因此该方法对设备的性能要求较高。（3）需要学生
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作者简介
黄志成(1997.10.9--)，男，籍贯广东惠州，在读本科，学生，研
究方向网络安全。通讯作者：周富肯(1981--)，男，籍贯广东汕尾，硕士，讲师，
研究方向计算机网络技术、软件技术。
图4 实现效果
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7 结语
在电子设备结构设计中，通过热仿真的应用，能够快速且准确地获得热设计的分析结果，这样设计人员便能对设备的散热能力有所了解，通过改变各种设计进行模拟对比，到最佳方案，不用做实际样机调试，减少了开发时间和更改费用，有助于设计水平的提升。
参考文献
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