基于人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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1、單位代碼：１，０２９３密級(jí)：公開１’１－：；為Ｊ部凌；氣Ｚ＇ｉ：＇考巫＃像碩女化戈Ｗ論文題目：基于人胎巧別的考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)ｒ學(xué)號(hào)１２１３０１２４３２姓名王婉清導(dǎo)師張登銀，專業(yè)：學(xué)位類別工程碩±類型全日制專業(yè)‘（領(lǐng)域）電子與通信工程＿＿＾論文提交日期二零…六年四月－－’－南京郵電大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論義是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。，盡我所知

2、，除了文中特別加臥標(biāo)注和致謝的地方外論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過電大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)巧或證書而使用過的材料。的研巧成果，也不包含為獲得南京郵一與我同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)巧己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。一本人學(xué)位論文及涉及相關(guān)資料若有不實(shí)，愿意承擔(dān)切相關(guān)的法律貴任。斗心ｆ占．斗研巧生簽名：主聲節(jié)Ｈ期：了南京郵電大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明ｉ本人授權(quán)南京郵電大學(xué)可ｔ＿保留并向園家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論義的復(fù)印件和電子文巧；；允許論文被査閱和借閱：可臥將學(xué)位論文的

3、全部或部分內(nèi)群編入符關(guān)數(shù)拋庫(kù)進(jìn)巧檢索可臥采用影巧、縮巧或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。本文電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)＾致論文的涉內(nèi)容相。論文的公布（包巧刊登）授權(quán)南京郵電大學(xué)研化生院辦理。密學(xué)位論文在解密后適巧本授權(quán)書。山研巧生簽知丈斗導(dǎo)師莖名：日朋：Ｊｒｆｃ．斗．姨或§—乎今ｆTheDesignofAttendanceSystembasedonFaceRecognitionThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunication

4、sfortheDegreeofMasterofEngineeringByWanqingWangSupervisor:Prof.DengyinZhangApril2016摘要考勤系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代企業(yè)管理信息化的一個(gè)重要組成部分，為有效評(píng)估用戶出勤情況提供依據(jù)。基于人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)，能夠有效避免人工簽到、磁卡、IC卡等傳統(tǒng)考勤方式存在的偽造、丟失、竊取或遺忘等問題，保證考勤數(shù)據(jù)的真實(shí)有效性。本文主要研究基于人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及人臉識(shí)別算法的性能改進(jìn)。首先，本文面向教育部泛在網(wǎng)絡(luò)健康服務(wù)系統(tǒng)工程研究中心的實(shí)際應(yīng)用

5、需求，以VS2010、SQLServer和OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)為平臺(tái)，對(duì)基于人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)進(jìn)行總體設(shè)計(jì)，包括系統(tǒng)的功能模塊設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和安全設(shè)計(jì)。然后，針對(duì)人臉識(shí)別通常采用的LBP（局部二值模式）算法存在的識(shí)別準(zhǔn)確性容易受到背景噪聲干擾的問題，本文提出一種基于Gabor小波的多閾值LBP（GaborWaveletandMulti-thresholdLBP，GMTLBP）人臉識(shí)別方法，通過Gabor小波的分解得到兩種尺度的人臉特征圖，并用0和6兩種閾值進(jìn)行LBP特征提取得到GMTLBP特征，進(jìn)而能夠更加

6、準(zhǔn)確地描述人臉的整體和局部特征。測(cè)試結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LBP方法、基于多閾值的LBP方法、基于Gabor小波的LBP方法以及多閾值多尺度LBP方法相比，基于Gabor小波的多閾值LBP人臉識(shí)別方法的識(shí)別準(zhǔn)確率更高。最后，將本文提出的人臉識(shí)別方法應(yīng)用于考勤系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)各功能模塊。在一般室內(nèi)白熾燈光照條件和室外自然光照條件下，對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行了功能和性能測(cè)試。結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)具有一定的實(shí)用性和有效性。關(guān)鍵詞:考勤系統(tǒng)，人臉識(shí)別，OpenCV，局部二值模式IAbstractAttendancesys

7、temisanimportantconstituentparttorealizemodernenterprisemanagementinformatization,andoffersthebasisforvalidityassessmentofstaffattendance.Attendancesystembasedonfacerecognitioncaneffectivelyavoidsomeproblemssuchasforgery,loss,stealingandforgettingthatexistint

8、raditionalwaysofattendance,includingmanualsign-in,magneticcard,ICcardandsoon,andthenensuretherealityandeffectivenessofattendancedata.Thispapermainlystudiesthedesignofattendancesystembased