[发明专利]一种智能人像识别打卡考勤系统及方法

权利要求书

1.一种智能人像识别打卡考勤方法，其特征在于，所述智能人像识别打卡考勤方法包括以下步骤：

步骤一，身份信息采集模块利用射频识别设备、录入设备以及摄像设备提前采集用户的身份信息、人脸信息及其他相关信息；红外识别模块利用红外设备感应是否有人靠近；

所述红外识别模块利用红外设备感应是否有人靠近包括：

红外感应器进行人体感应产生感测信号；

将产生的感测信号进行模数转换得到数字信号；

将数字信号进行傅里叶变换，得到数字信号的频域特征曲线；

对得到的数字信号的频域特征曲线进行分析，判断是否有人体运动；当无人体运动时，则判断无人靠近；若有人体运动，则进一步判断人体运动状态为接近或远离，当运动状态为远离时，则判断无人靠近；若运动状态为接近，则判断有人靠近；

步骤二，当有人靠近时，图像采集模块利用摄像设备进行人脸采集；主控模块控制人脸识别模块对采集到的人脸图像进行识别并验证，当人脸验证通过时，活体检测模块进行活体检测识别；

所述对采集到的人脸图像进行识别并验证包括：

对采集的图像进行灰度均衡化以及中值滤波处理；构建人脸识别模型并进行模型训练；

对处理后的图像进行对齐处理与特征提取；

基于提取的人脸特征利用构建的人脸检测模型进行人脸识别；

所述人脸识别模型构建方法包括：

获取人脸图像的数据集，对数据集进行清洗；通过图像旋转、平移和尺度变换扩充数据集的数据；

按照一定比例将数据集划分为训练集、测试集以及验证集；

进行模型参数配置，并构建人脸识别模型以及损失函数；

利用Adam反向传播算法进行模型训练，并利用测试集与验证集分别进行模型的测试与验证，即可的所述人脸识别模型。

步骤三，门禁控制模块当人脸识别通过且活体检测识别通过时控制门禁打开；存储模块存储预先采集的用户的身份信息、人脸信息及其他相关信息，同时存储摄像设备采集的人脸信息、用户请假信息、打卡信息以及出入信息；

步骤四，显示模块显示获取到的图像以及识别结果；语音播报模块对识别结果进行播报；报警模块当人脸检测识别未通过或活体检测识别未通过时，利用报警器进行实时报警或发送报警记录至客户端进行远程报警。

2.如权利要求1所述智能人像识别打卡考勤方法，其特征在于，步骤二中，所述进行活体检测识别具体包括：

步骤A，获取采集的人脸图像；

步骤B，提取所述人脸图像中的特征数据；

步骤C，采用活体识别模型对所述特征数据进行活体识别；

步骤D，将所述特征数据进行脱敏处理后加入到样本特征数据库中。

3.如权利要求2所述智能人像识别打卡考勤方法，其特征在于，步骤D中，所述进行脱敏处理为：

提取所述特征数据中与活体识别相关的数据；

对所述特征数据进行加密操作；

对所述特征数据的标注名称进行加密操作。

4.如权利要求3所述智能人像识别打卡考勤方法，其特征在于，所述提取所述特征数据中与活体识别相关的数据包括：

对所述特征数据进行聚类操作以完成分类；

根据分类的结果从所述特征数据中选择与活体识别相关的特征数据。

5.如权利要求1所述智能人像识别打卡考勤方法，其特征在于，步骤二中，所述对处理后的图像进行对齐处理与特征提取包括：

1)将处理后的图像数据进行原点化、尺度化以及平均化，获取图像的平均形状；同时对图像进行规范化处理；

2)提取规范化处理后的人脸图像的68个关键点的坐标信息；

3)计算左右眼中心点坐标得到中心点连线的角度，并根据左右眼坐标信息计算实际两眼间距，除上期望间距计算得到缩放的期望大小，确定的旋转角度；

4)计算实际左右眼中心点坐标，获得缩放以及旋转部分的映射矩阵参数信息；

5)根据实际与期望的两眼中心点坐标计算得到平移坐标信息；

6)给定期望图片的宽度高度，得到对齐处理后的图像。