[发明专利]一种基于全局人脸识别的课堂考勤方法及系统

说明书

本发明提供一种基于全局人脸识别的课堂考勤方法及系统，所述的方法包括：从视频流的每一帧图像中提取出人脸图像，得到视频流中所有的人脸图像，并对所有的人脸图像进行人脸追踪，得到多条人脸轨迹；将多条人脸轨迹与选课名单中所有学生对应的标准照进行全局人脸匹配，得到与每一条人脸轨迹匹配的标准照，进而输出课堂出勤名单。本发明对所有的人脸图像进行人脸追踪，得到所有人脸图像的多条人脸轨迹,每一条人脸轨迹为追踪得到的一位学生的人脸图像序列，对所有在课堂上的学生对应的一系列人脸轨迹进行全局人脸匹配，一次性地输出课堂出勤名单，无需学生主动配合，也无需增加额外的硬件，一次性得到考勤数据，也提高了考勤的效率。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，更具体地，涉及一种基于全局人脸识别的课堂考勤方法及系统。

背景技术

在教育领域，得到课堂中学生的出勤名单，从而使老师和学校更好的掌握学生的学习状况，基于课堂监控视频的自动考勤具有很高的应用价值。

对于课堂考勤方面的研究，目前主要有以下的研究：

在2004年，Kawaguchi,Yohei等人提出了一种方法，其通过固定学生的座位(比如，在一个学期或者一个月的时间内，学生的座位均是固定不变的)并进行持续的人脸监控和识别来自动的标记课堂中的学生图像。这个方法能够持续对每一位学生进行观察识别，通过不断的将捕捉到的学生人脸与该位置学生的标准照片进行比较得到最终的出勤结果。简单来说，就是事先对每一位学生安排了座位，当某一次上课时，对某一个位置的学生的人脸图像进行拍摄，并将拍摄的人脸图像与该座位的学生的标准照进行匹配验证，进而来确定该座位的学生是否出勤。该方案更多地侧重于对每一个座位上的学生的出勤情况进行验证。类似的通过固定学生座位的方式，Visar等人提出了在现有的学习管理系统基础上加入实时的人脸检测，其使用了位于教室前方和屋顶的两个摄像头获取图像信息并将其与各个位置的学生在数据库中的图像进行比较从而确定课堂的出勤名单。这些固定学生座位的方法虽然能够准确的得到课堂的出勤名单但是使用范围却受到了很大的限制，因为在大学课堂中学生的座位并不固定，这就使得上述方法在这种场景下并不适用。

为了在更广的应用场景中使用课堂自动考勤系统，Jha,Abhishek提出了使用PCA和LDA方法提取检测到的人脸特征并将其逐个与参考数据集中的图像特征进行对比的方法来进行人脸识别。类似的，也有采用Viola-Jones算法进行人脸检测，并利用LBP特征进行人脸识别。这些方法为了从视频中采集到更高质量的学生人脸图像，采用了调整摄像头角度的方法，将摄像头在上课之前对准教室门口，以便在学生进入教室时就对学生进行人脸检测和识别，并通过树莓派单片机来控制摄像头的拍摄角度。该种方法虽然能够获得质量更高的学生人脸图像，但是其缺点是需要在原有的系统中再附加摄像头的控制系统，需要增加额外的硬件。

另外，采用上述的方法，均是将拍摄到的每一个学生的人脸图像逐一地与各个学生的标准照进行对比，匹配速度慢、匹配精度低；而且当课堂中人脸的角度变化比较大或者有遮挡时，摄像头拍摄出的人脸图像模糊不清，则可能无法识别。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于全局人脸识别的课堂考勤方法及系统，克服了现有技术中的通过人脸识别匹配精确度不高的问题。

根据本发明的一个方面，提供基于全局人脸识别的课堂考勤方法，包括：

S1，从视频流的每一帧图像中提取出人脸图像，得到所述视频流中所有的人脸图像，并对所有的人脸图像进行人脸追踪，得到多条人脸轨迹，其中，所述视频流为拍摄课堂场景获得；

S2，将所述多条人脸轨迹与选课名单中所有学生对应的标准照进行全局人脸匹配，得到与每一条人脸轨迹匹配的一张标准照，根据每一张标准照对应的学生，输出课堂出勤名单。

根据本发明的另一个方面，提供了一种基于全局人脸识别的课堂考勤系统，包括：