[发明专利]人脸识别的学时计算方法、装置及系统

权利要求书

1.一种人脸识别的学时计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

学员注册时采集人脸原始图片；

学员培训时定时采集现场数据信息，并上传给服务器；

服务器对现场数据信息进行预处理；

服务器进行人脸比对，生成学员的学时记录；

服务器根据配置的规则对学时记录进行处理，计算最终有效学时；

所述“服务器进行人脸比对，生成学员的学时记录”,包括以下步骤：

步骤一、每一个校验周期进行三张人脸现场图片的比对，若任意一张人脸现场图片和人脸原始图片比对成功，则当前时间减去签到时间记为本次累计学时，进入下一校验周期，若比对失败则直接进入下一校验周期；

步骤二、若连续三个校验周期没有人脸现场图片和人脸原始图片比对成功，则学员摆拍四张人脸现场图片和人脸原始图片进行比对，若任一张摆拍人脸现场图片比对成功，则当前时间减去签到时间记为本次累计学时，进入下一校验周期，若四张人脸现场图片均比对失败，则累计学时不做处理，将学员强行签退；

步骤三、重复执行步骤一和步骤二直至学员自行签退或被强制签退，生成本次累计学时记录。

2.如权利要求1所述的人脸识别的学时计算方法，其特征在于，所述现场数据信息包括人脸现场图片和位置信息。

3.如权利要求1所述的人脸识别的学时计算方法，其特征在于，所述现场数据信息上传给服务器，是通过实时接口发送报文实现。

4.如权利要求1所述的人脸识别的学时计算方法，其特征在于，所述服务器对现场数据信息进行预处理，包括以下步骤：

对原始数据报文进行存储备份；

按照协议的数据格式将原始数据报文分割解析成多个数据字段；

对数据字段进行转换表现形式；

将转换后的数据存储到数据库。

5.如权利要求1所述的人脸识别的学时计算方法，其特征在于，所述“服务器根据配置的规则对学时记录进行处理，计算最终有效学时”,包括以下步骤：

对学时数据检查校验规则进行配置；

根据重复数据规则对重复学时数据进行排重过滤；

根据异常条件规则对异常学时数据进行过滤处理；

根据置零条件规则对学时数据进行置零操作处理；

根据学时缩减规则对学时进行缩减处理。

6.如权利要求1至5任一所述的人脸识别的学时计算方法，其特征在于，还包括步骤：

根据不同的查询条件对最终学时记录进行查询。

7.一种人脸识别的学时计算装置，其特征在于，包括：

原始图片采集模块，用于学员注册时采集人脸原始图片；

现场数据采集模块，用于学员培训时定时采集现场数据信息，并上传给服务器；

数据预处理模块，用于服务器对现场数据信息进行预处理；

人脸比对模块，用于服务器进行人脸比对，生成学员的学时记录；

学时处理模块，用于服务器根据配置的规则对学时记录进行处理，计算最终有效学时；

所述人脸比对模块,包括：

校验周期比对单元，用于每一个校验周期进行三张人脸现场图片的比对，若任意一张人脸现场图片和人脸原始图片比对成功，则当前时间减去签到时间记为本次累计学时，进入下一校验周期，若比对失败则直接进入下一校验周期；

摆拍比对单元，用于若连续三个校验周期没有人脸现场图片和人脸原始图片比对成功，则学员摆拍四张人脸现场图片和人脸原始图片进行比对，若任一张摆拍人脸现场图片比对成功，则当前时间减去签到时间记为本次累计学时，进入下一校验周期，若四张人脸现场图片均比对失败，则累计学时不做处理，将学员强行签退；

累计学时生成单元，用于重复执行步骤一和步骤二直至学员自行签退或被强制签退，生成本次累计学时记录。