基于Android人脸识别课堂考勤系统的设计与实现
基于人脸识别技术的考勤系统设计与实现
基于人脸识别技术的考勤系统设计与实现随着科技的不断发展，人们越来越依赖自动化和数字化解决问题，其中在工作场所中，考勤系统更是不可或缺的一部分。
传统的考勤方式需要员工手动打卡、刷卡或者签到等，容易出现人为操作失误和作弊现象，导致考勤数据不准确。
而基于人脸识别技术的考勤系统能够更加准确、便捷地解决这个问题。
一、人脸识别技术简介人脸识别技术是指利用计算机分析个体面部特征，自动进行身份识别的技术。
它的基本原理是通过数码摄像机采集图像，对照特定的识别算法和参考模板库，将图像中的面部特征与参考模板进行匹配，从而达到人脸识别的目的。
随着计算机性能的提高和算法的发展，人脸识别技术在安全监管、考勤打卡、智能门禁、自助机等领域得到了广泛应用。
二、基于人脸识别技术的考勤系统的设计与实现1、需求分析基于人脸识别技术的考勤系统需要实现对员工的身份确认和考勤记录的存储与查询功能。
在设计过程中应考虑如下几点：1）识别准确率：由于员工人数众多，考勤识别准确率对系统使用的可靠性非常重要。
2）工作效率：系统应支持多人同时刷脸，保证员工顺畅打卡。
3）数据安全性：考勤数据需要按照安全等级进行存储及备份，防止数据泄露。
2、系统设计基于上述需求分析，我们可以设计出以下考勤系统：前端模块：工作人员使用界面，包括录入员工信息、刷脸打卡、历史记录查询和异常管理等模块。
人脸识别模块：采用深度学习算法实现人脸识别，该模块可以实时识别员工的面部特征以及身份，支持实时更新人脸库，提高识别准确率。
数据库模块：用于存储员工信息和考勤记录等数据，包括员工ID、姓名、人脸特征以及打卡时间等。
后端模块：支持多种常用数据库（如MySQL等）和流行开发框架（如Spring Boot等），负责处理前端模块的请求，进行业务逻辑处理，并在数据库中进行数据的增删改查等操作。
3、系统实现系统底层采用常见的硬件设备，如IP摄像头、服务器、网络设备等，用于用户的身份认证和记录考勤信息。
基于人脸识别的自助考勤系统设计与开发
基于人脸识别的自助考勤系统设计与开发自助考勤系统是一种便捷高效的管理工具，通过人脸识别技术实现自动化的考勤管理。
本文将详细介绍基于人脸识别的自助考勤系统的设计与开发。
1. 引言随着科技的不断进步，传统的考勤方式已经越来越难以满足现代企业对考勤数据的及时性、准确性和安全性的要求。
传统的考勤方式需要使用打卡机或者登记本，存在许多问题，比如容易造成考勤数据的伪造、操作复杂、工作效率不高等。
为了解决这些问题，人脸识别技术被引入到考勤管理中，开发了基于人脸识别的自助考勤系统。
2. 系统设计2.1 系统架构基于人脸识别的自助考勤系统主要分为硬件和软件两个部分。
硬件部分主要包括摄像头、显示屏和考勤终端等设备。
而软件部分则负责人脸识别、数据管理以及用户界面的设计。
2.2 人脸识别算法人脸识别算法是整个系统的核心，通过对摄像头拍摄到的人脸图像进行分析和比对，达到识别用户身份的目的。
目前常用的人脸识别算法包括基于特征的算法（如LBP、HOG等）和基于神经网络的算法（如卷积神经网络、人脸识别模型等）。
根据具体情况选择合适的算法，确保系统的准确性和稳定性。
2.3 用户数据管理系统需要存储和管理用户的人脸数据以及考勤记录。
用户的人脸数据可以通过摄像头进行拍摄和注册，并存储在数据库中。
考勤记录保留了每个用户的考勤时间和地点等信息，方便以后的数据分析和统计。
2.4 用户界面设计用户界面应简洁明了，方便用户操作。
考勤终端上的显示屏应该显示用户的人脸图像和相关考勤信息。
并通过语音提示等方式引导用户完成考勤流程。
同时，设计一个管理后台，用于系统管理员对用户数据进行管理和统计。
3. 系统开发3.1 硬件部署首先，确定系统需要使用的硬件设备，包括摄像头、显示屏和考勤终端。
根据具体需求选择合适的硬件，并进行部署和安装。
3.2 软件开发根据系统设计的需求，进行软件开发。
首先，选择合适的人脸识别算法，根据算法提供的接口进行开发。
其次，根据用户界面设计的要求，开发考勤终端的界面和功能，并和人脸识别算法进行集成。
基于人脸识别的人员考勤系统设计与实现
基于人脸识别的人员考勤系统设计与实现随着科技的快速发展和应用的普及，传统的人员考勤方式逐渐被数字化的解决方案所替代。
而其中基于人脸识别的人员考勤系统成为了一种非常方便和高效的解决方案。
本文将介绍基于人脸识别的人员考勤系统的设计与实现。
一、引言在传统的人员考勤系统中，常常需要人工记录员工的考勤时间，存在着效率低下和容易出现错误等问题。
相比之下，基于人脸识别技术的人员考勤系统能够准确识别员工的身份，并自动记录其考勤时间，不仅提高了考勤的效率，还降低了出错的可能性。
二、系统设计1. 系统架构基于人脸识别的人员考勤系统主要包括以下几个组成部分：人脸采集模块、人脸比对模块、考勤记录模块和管理界面模块。
人脸采集模块用于采集员工的人脸图像，人脸比对模块用于将采集到的人脸图像与已有的员工人脸图像进行比对，考勤记录模块用于记录员工的考勤时间和出勤情况，管理界面模块用于对系统进行设置和管理。
2. 系统流程基于人脸识别的人员考勤系统的流程如下：(1) 人脸采集阶段：员工在入职时，系统会要求员工提供一张符合要求的人脸照片，并将其存储在数据库中。
(2) 考勤过程：员工在到达办公地点时，系统会自动识别员工的脸部特征，并与数据库中的照片进行比对。
如果比对成功，则系统记录下员工的考勤时间；如果比对失败，则提示员工重新进行识别。
(3) 生成报表：系统根据考勤记录生成考勤报表，包括员工的出勤情况、迟到早退情况等。
3. 技术支持为了实现基于人脸识别的人员考勤系统，需要以下技术的支持：(1) 人脸检测和识别技术：通过采用人脸检测和识别算法，实现对员工的脸部特征进行识别和比对。
(2) 数据库管理技术：存储员工的人脸图像和考勤记录等信息，保证系统的正常运行。
(3) 网络通信技术：将考勤记录传输到服务器，并进行数据处理和报表生成。
三、系统实现基于人脸识别的人员考勤系统的实现需要通过软件和硬件的配合完成。
1. 软件实现通过编程语言和相关软件开发工具，开发人脸采集、比对、记录和管理等模块的功能，并实现相应的算法和逻辑。
基于人脸识别的课堂考勤系统设计与实现-毕业论文
课堂是学生学习的主要场所，课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。
系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。
有效的课堂考勤是创造良好学习氛围，形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件，同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
研究基于人脸识别的课堂考勤系统，借助信息技术，以人脸识别为手段，彻底摒弃传统课堂考勤中人工统计管理的落后方式，克服不规范的考勤行为，解决学校以往考勤管理工作中出现的问题，为学校的考勤制度实施提供科学的依据。
本论文主要工作及应用创新如下：(1)提出了基于稀疏表示和神经网络相结合的人脸识别算法。
针对人脸识别过程中识别速度较慢的问题，依据压缩感知理论，利用小波变换对图像进行稀疏化处理。
然后采用改进BP人工神经网络对图像进行训练。
采用较少的元素表示人脸图像，不仅能对人脸图像进行降维，还能滤去局部光照、表情细节以及其他面部部件引入的高频干扰信息，突出人脸的主要特征，得到适合于计算机识别的低维图像，提高了人脸识别速度。
(2)设计了完整的基于人脸识别的学生课堂考勤系统。
通过摄像头采集人脸图像，然后对人脸图进行预处理，并对人脸进行标定，分割出人脸图像；采用基于稀疏表示和神经网络相结合的人脸识别算法，进行人脸识别，然后把识别结果信息保存到数据库中，完成学生课堂考勤操作。
(3)设计并开发了基于C/S和B/S混合体系结构的学生课堂考勤系统。
人脸识别采用C/S模式开发，考勤信息管理的设置与查询采用B/S模式开发。
数据库服务器主要为考勤资料和考勤数据的存取提供服务。
Web服务器为请假管理、考勤数据的查询和输出提供服务。
学生可以通过网络查询个人的考勤情况，不受环境限制。
学生课堂考勤的根本目的是加强课堂管理，学生课堂考勤系统可为学校课堂管理提供科学、可靠的考勤手段，有利于提高课堂学生到课率和教师工作效率，从而保障教学效果与质量。
关键字：课堂考勤，人脸识别，稀疏表示，神经网络The classroom is the main place for student studying and obtaining knowledge. It is also a main channel for student to improve their abilities. A scientific classroom attendance system can ensure that various teaching programs are implemented effectively.The effective classroom attendance system can create a good atmosphere for learning and a good class style for enhancing student’s organization and discipline. And the effective classroom attendance system is also one of important measures for ensuring the stability of the teaching order, improving the quality of teaching and learning activities.This study researches on classroom attendance system based on face recognition. By using of information technology and face recognition, abandon artificial statistical management completely and overcome the nonstandard behavior in the traditional classroom attendance system, a novel classroom attendance system is proposed. It can solve the problem in school attendance management work, and provide scientific basis for implementing the school's classroom attendance regulationThe main work and innovation can be shown as follows:(1)A novel face recognition algorithm based on sparse representation and neural network is proposed. Aim to improve the speed in face recognition process, according to compressed sensing theory, wavelet transform is used to sparsing image, then a BP artificial neural network is used to train face image. A fewer elements can express the original face image, not only to reduce the dimension of face image, and filter out the local light, expression details and other facial high-frequency information. as a result, a low-dimensional and suitable face image is obtained, and the experiment has shown that the face recognition speed is improved.(2)A complete student classroom attendance system based on face recognition is designed. By collecting face images through a camera, and face image preprocessing, a human face is calibrated and split. Then the face is recognized by based on sparse representation and neural networks. At last, the result is saved to the database and student attendance classroom checking is finished.(3)A combination based on C/S and B/S hybrid architecture is used in developing student classroom attendance system. Database is a server-side. Face recognition bases on C/S model, and attendance management setting bases on B/S mode. The database server provides service for saving attendance data. Web server provides leaving management, data query and data output. So students can check their attendance records through the network,and be free from environmental restrictions.The main purpose of student classroom attendance is to enhance classroom management. Student classroom attendance system provides a scientific reliable means for classroom attendance management. It can improve efficiency of teacher’s teaching and student’s study, and ensure the teaching effect and quality.Keywords: Classroom Attendance, Face Recognition, Sparse Representation, Neural Network目录摘要 (I)Abstract (II)目录............................................................................................................................................................. I V 第1章绪论. (1)1.1 选题背景与研究意义 (1)1.2 基于人脸识别的考勤系统国内外研究现状 (1)1.2.1人脸识别技术国内外研究现状 (2)1.2.2考勤管理系统国内外研究现状 (3)1.3 本论文研究目的 (4)1.4 论文研究思路和内容安排 (5)1.5 小结 (6)第2章人脸识别基本理论 (7)2.1 人脸识别基本原理 (7)2.2 人脸基本特征 (8)2.2.1 人脸肤色特征 (8)2.2.2 人脸灰度特征 (10)2.3 人脸检测方法 (11)2.3.1 基于特征的人脸检测 (11)2.3.2 基于模板匹配的人脸检测 (12)2.3.3 基于统计学习的人脸检测 (12)2.4 人脸识别主要方法概述 (12)2.4.1 基于几何特征的人脸识别 (13)2.4.2 基于子空间分析的人脸识别 (13)2.4.3 基于模板匹配的人脸识别 (14)2.4.4 基于神经网络的人脸识别 (15)2.4.5 基于Adaboost 的人脸识别算法 (15)2.5 人脸图像处理技术 (16)2.5.1 灰度化 (16)2.5.2 图像去噪处理 (17)2.5.3 二值化 (18)2.5.4 形态学处理 (18)2.5.5 图像旋转 (19)2.5.6 图像缩放 (20)2.6 小结 (21)第3章基于稀疏表示和神经网络的人脸识别算法研究 (22)3.1 压缩感知理论 (22)3.1.1信号的稀疏表示 (23)3.1.2信号的观测矩阵 (23)3.1.3信号的重构算法 (24)3.2小波变换原理 (25)3.3 基于BP神经网络人脸识别 (26)3.3.1 人工神经网络 (26)3.3.2 人脸识别BP神经网络模型设计 (26)3.3.3 改进BP神经网络模型 (28)3.3.4 基于BP神经网络的人脸识别流程设计 (29)3.4 基于稀疏表示和神经网络的人脸识别算法原理 (29)3.4.1 基于稀疏表示和神经网络的人脸识别算法流程 (29)3.4.2 基于小波变换的人脸稀疏表示实验 (30)3.4.3 人脸识别实验及结果 (31)3.5 小结 (32)第4章课堂考勤系统需求分析及其结构设计 (33)4.1系统需求分析 (33)4.1.1 学生课堂考勤系统主要特点 (33)4.1.2 系统设计目标及原则 (34)4.2系统功能模块 (34)4.2.1 系统功能模块分析 (34)4.2.2 系统工作流程 (36)4.2.3 系统体系结构设计 (36)4.3系统结构设计 (38)4.3.1 基于摄像头的人脸图像采集系统 (38)4.3.2 摄像头实时图像人脸检测流程 (39)4.3.3人脸识别模块设计 (40)4.3.4 学生考勤信息管理模块设计 (40)4.4 数据库设计 (41)4.4.1 数据库设计目标 (41)4.4.2 数据库设计原则 (41)4.4.3 概念设计 (41)4.4.4 主要数据表结构 (43)4.5 小结 (44)第5章基于人脸识别的课堂考勤系统开发与实现 (46)5.1 开发工具及开发环境简介 (46)5.1.1 MFC (46)5.1.2 (46)5.1.3 开发环境 (47)5.2 人脸图像采集模块开发与实现 (47)5.2.1 摄像头获取人脸图像功能实现 (47)5.2.2 捕捉功能和显示图像功能实现 (48)5.2.3 人脸图像采集实现 (48)5.3 人脸识别模块开发与实现 (49)5.3.1 人脸定位模块开发 (49)5.3.2 人脸识别模块开发与实现 (50)5.4 课堂考勤信息管理模块开发与实现 (52)5.4.1 考勤查询管理 (54)5.4.2 考勤录入管理 (55)5.4.3 角色信息管理 (56)5.4.4 学生信息管理 (56)5.4.5 院系班级信息管理 (57)5.5 小结 (57)第6章总结与展望 (58)6.1 总结 (58)6.2 展望 (58)参考文献 (60)个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 (63)致谢 (64)第1章绪论1.1 选题背景与研究意义建立科学规范的教学管理体系，以确保学校快速发展，是教师提高教学质量，学生提高学习成绩的重要前提和必要条件。
基于人脸识别技术的考勤管理系统设计与实施
基于人脸识别技术的考勤管理系统设计与实施随着科技的迅猛发展，人脸识别技术已经逐渐应用到各个领域中。
其中，考勤管理系统作为企业中不可或缺的一环，也可以借助人脸识别技术来提高其效率和准确性。
本文将从系统设计和实施两个方面探讨基于人脸识别技术的考勤管理系统。
一、系统设计1.需求分析在设计考勤管理系统之前，我们首先需要进行需求分析，明确系统所需实现的功能。
主要功能包括员工的签到签退、加班申请和审批、请假申请和审批、考勤数据的统计和分析等。
此外，系统还需要满足准确、稳定、快速识别员工的人脸特征的需求。
2.系统架构基于人脸识别技术的考勤管理系统应该包括前端、后端和数据库三个部分。
前端主要负责员工的人脸信息采集，例如拍照、录入数据等，并将信息传输给后端进行处理。
后端侧重于人脸识别算法的实现，将用户拍摄的人脸特征与系统中已存储的员工特征进行对比，从而进行签到、签退等操作。
数据库用于存储员工的基本信息、考勤记录和相关统计数据。
3.人脸识别算法选择人脸识别算法是基于人脸特征提取和比对的技术。
在设计考勤管理系统时，应该选择准确率高、对光照和角度变化不敏感的算法。
常用的人脸识别算法包括Eigenface算法、Fisherface算法和LBPH算法等。
我们可以根据具体需求选择合适的算法，或者结合多种算法进行集成。
二、系统实施1.员工信息采集在系统实施之前，需要先采集员工的人脸特征信息。
这可以通过让员工配合，摄影师在指定的摄影区域内拍摄员工的人脸照片，然后通过图像处理算法对照片进行特征提取，最终得到员工的人脸特征数据。
这些数据会存储在系统的数据库中备用。
2.系统集成与测试为了确保系统的稳定性和性能，我们需要将前端、后端和数据库三个部分进行集成，并进行系统测试。
在测试过程中，需要验证系统对于不同光照、表情和角度变化的适应能力。
还可以进行大规模样本测试，以提高系统的鲁棒性和识别准确率。
3.系统上线与应用当系统设计和实施完成后，我们可以将该基于人脸识别技术的考勤管理系统上线并应用于企业中。
基于人脸识别的课堂考勤任务书
任务名称：基于人脸识别的课堂考勤系统设计与实现一、任务目的通过本次任务，旨在利用人脸识别技术设计并实现一套课堂考勤系统，以提高教学管理效率，减轻教师考勤工作负担，保障学生准确出勤。
二、任务背景1. 传统的考勤方式主要依赖教师手工记录或使用考勤卡，容易出现漏签、代签等问题，教师和学校管理工作繁琐，效率低下。
2. 随着人脸识别技术的发展，其在实时识别和记录个体信息方面具有很大的优势，因此可以应用于教学管理中，提高考勤的准确性和效率。
三、任务内容1. 调研人脸识别技术的最新发展，分析其在教育领域的应用现状和前景。
2. 设计基于人脸识别的课堂考勤系统的整体架构和功能模块。
3. 开发课堂考勤系统的前端界面，实现学生人脸信息的采集和录入，教师和学生的用户权限管理等功能。
4. 开发课堂考勤系统的后端服务器，实现人脸信息的存储管理、实时识别和考勤记录等功能。
5. 测试课堂考勤系统的稳定性和准确性，分析系统的性能指标和优化6. 撰写课堂考勤系统的设计与实现报告，对系统的优点和不足进行总结和改进建议。
四、任务完成标准1. 调研报告全面、准确，内容符合任务要求。
2. 设计方案合理，包括系统架构清晰、功能模块完整。
3. 系统的前端和后端功能完整，操作界面友好，安全性和稳定性高。
4. 性能测试结果稳定，准确率达到预期要求。
5. 报告内容完整、条理清晰。
五、任务计划1. 调研人脸识别技术及教育领域应用现状，完成时间： 1周。
2. 设计课堂考勤系统整体架构和功能模块，完成时间：2周。
3. 前端界面和后端服务器开发，完成时间：4周。
4. 系统测试和性能优化，完成时间：2周。
5. 撰写设计与实现报告，总结改进建议，完成时间：1周。
六、任务分工1. 负责调研人脸识别技术及教育领域应用现状的同事：XXX2. 负责设计课堂考勤系统整体架构和功能模块的同事：XXX3. 负责前端界面和后端服务器开发的同事：XXX4. 负责系统测试和性能优化的同事：XXX5. 负责撰写设计与实现报告，总结改进建议的同事：XXX七、责任部门XXX部门八、任务督办XXX领导九、任务审批XXX领导审核确认后生效。
基于人脸识别的考勤系统设计与实现
基于人脸识别的考勤系统设计与实现概述：随着科技的发展和应用场景的改变，传统的纸质考勤方式逐渐被自动化的考勤系统所取代。
在众多的自动化考勤系统中，基于人脸识别的考勤系统因其高度准确性和方便性逐渐受到广大用户的欢迎。
本文将介绍基于人脸识别的考勤系统的设计与实现。
一、系统架构设计1. 系统目标：基于人脸识别的考勤系统旨在提高考勤的准确性、便捷性和效率性，减少人力资源的浪费。
2. 系统组成：基于人脸识别的考勤系统由以下几个关键组成部分构成：a) 人脸采集模块：用于采集员工在考勤时的人脸图像，可使用摄像头等设备进行采集。
b) 人脸识别算法：使用先进的人脸识别算法对采集到的人脸图像进行处理和识别，以确定员工的身份。
c) 考勤记录模块：记录每位员工的考勤信息，包括考勤时间、员工姓名等。
d) 数据库：用于存储员工的人脸信息和考勤记录信息。
e) 系统管理模块：用于管理系统的配置、权限等。
3. 系统流程：基于人脸识别的考勤系统的流程如下：a) 员工在考勤时，将面部对准摄像头，人脸采集模块会采集员工的人脸图像。
b) 采集到的人脸图像会经过人脸识别算法的处理。
c) 系统会将处理后的人脸图像与数据库中的人脸信息进行对比。
d) 如果匹配成功，系统会记录考勤时间并保存考勤记录。
e) 如果未匹配成功，系统会提示员工重新进行考勤。
f) 考勤记录可通过系统管理模块进行查询和导出。
二、系统实现1. 科技基础：基于人脸识别的考勤系统依赖于先进的人脸识别算法，如深度学习的卷积神经网络（CNN）等。
2. 人脸采集模块：a) 使用高清摄像头，保证采集到的人脸图像清晰度。
b) 考虑到光线条件的变化，摄像头应能自适应不同光线环境。
c) 增加人脸采集时的操作提示，确保员工正确进行人脸采集。
3. 人脸识别算法：a) 使用先进的人脸识别算法，例如基于深度学习的卷积神经网络。
b) 训练人脸识别模型时，应使用多样化的人脸图像数据集，以提高模型的准确性。
c) 经过训练后的模型应能够高效地对人脸进行识别。
基于人脸识别的智能考勤管理系统设计与实现
基于人脸识别的智能考勤管理系统设计与实现智能考勤管理系统是一种便捷高效的办公管理工具，基于人脸识别技术的智能考勤系统设计与实现，可以进一步提升考勤管理的准确性和效率。
本文将探讨智能考勤系统的设计原理、核心功能以及实现方法。
智能考勤管理系统的设计原理主要基于人脸识别技术。
通过采集员工的面部图像，系统可以自动识别出每个员工的独特特征，并将其与预先录入的员工信息相匹配。
在考勤时，员工只需站在设备前，系统会自动识别员工的面孔，并记录下员工的考勤信息。
这种基于人脸识别的智能考勤系统不仅减少了考勤过程中的人为操作，还可以有效防止代考等作弊行为，提高考勤的准确性和可靠性。
智能考勤管理系统的核心功能主要包括员工注册、人脸识别考勤、考勤记录管理和报表生成等。
首先，管理员可以在系统中录入每个员工的基本信息和面部特征，建立员工信息数据库。
在员工注册阶段，系统需要对员工进行面部图像的采集和特征提取，以及信息的存储和管理。
其次，系统可以实现实时人脸识别考勤功能。
当员工进入办公场所时，他们只需站在设备前，系统会自动识别并记录下员工的考勤时间，具有较高的准确性和实时性。
另外，系统还可以管理和整理考勤记录，生成考勤报表，方便管理人员进行统计和分析。
这些核心功能的设计与实现，可以使考勤管理更加便捷、高效且准确。
对于智能考勤管理系统的实现方法，需要综合考虑硬件、软件和算法的协同作用。
首先，硬件方面，系统需要运用高清晰度的摄像设备，以确保能够准确捕捉员工的面部图像。
同时，系统还需要采用快速高效的处理器和存储设备，以提供良好的性能和用户体验。
其次，软件方面，系统需要具备人脸识别算法和相应的数据处理和管理技术。
通过对影像数据的采集、特征提取和匹配，系统可以准确识别员工的面部特征，并进行考勤记录的生成与管理。
最后，算法方面，系统需要运用先进的人脸识别算法，如基于深度学习的卷积神经网络等，以提高系统对不同人脸的识别准确率和可靠性。
在智能考勤管理系统设计与实现的过程中，还需考虑数据安全和个人隐私保护等问题。
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基于Android人脸识别课堂考勤系统的
设计与实现
摘要；本文首先考察了当前国内外考勤系统的研究现状，结合人脸识别的基
本过程、人脸识别活动、人脸识别技术等实现了基于Android人脸识别课堂考勤
系统的设计这一研究目标。
本文根据课堂考勤需求，设计了考勤系统的硬件结构、系统架构、数据库和功能模块。
在设计的基础上，使用混合编程的方式完成系统
的代码编写和界面搭建。
最后，对考勤系统的各个功能模块进行了多个层面的测试，并给出了系统功能的演示图。
关键词：人脸识别考勤 Android
引言
生物识别技术的兴起，为身份认证的发展奠定了坚实的基础。
生物识别技术
是一种基于人体生理特性的计算机安全技术，通过图像处理和模式识别技术对人
体进行身份识别。
目前，生物识别技术主要有人脸识别、指纹识别、语音识别等。
在计算机视觉与人工智能中，人脸识别一直是一个具有挑战性的课题。
人脸识别
技术的核心内容是人脸的检测与匹配。
人脸检测是对静止或运动的图像进行定位
的一种方法。
人脸识别是利用图像处理、模式识别等技术对一张脸进行识别，并
将其与数据库中的人脸特征进行比对，从而获得未知的识别信息。
1系统整体设计
移动平台成为人们的一种生活方式，搭载Android系统的设备在市场占据着
主导地位，提供的服务更加多元化和人性化，基于Android的APP开发有着非常
好的前景。
基于Android人脸识别课堂考勤系统，采用Java编程语言，使用Android Studio为开发工具采用MVC架构模式进行开发，开发过程中使用第三方
依赖库节省开发时间并减少了错误的发生，实现快速开发。
本文将生物识别技术
与数据库技术相结合，设计了基于Android的人脸识别考勤系统。
系统采用首创登录模块，是整个系统的接入点，保证用户合法性和系统安全。
整个系统分为系统客户端和网页端，主要有管理员和普通用户两大结构模块。
管
理员主要是指教师，其可以在所有窗口中进行各种管理操作，主要包含班级管理、考勤管理、课堂管理、请假审批、修改个人资料和密码等功能，如添加、删除和
更改学生基本信息。
普通用户模块包含注册登录、人脸录入、课堂信息查看、人
脸识别签到、学生请假、个人信息维护和密码的修改等基本操作。
其中，本系统
中有一个人脸数据库，里面存储了每个学生的人脸照片，这些经过预处理的图片
存放在学生指定的文件夹中，为个人基本信息提供数据。
2系统子模块功能设计
2.1用户模块
用户模块功能主要包含有课堂考勤、学生请假、考勤记录以及个人中心等。
本文的考勤记录是由学生通过手机端进行定位和人脸识别考勤来形成，个人中心
包含对账号信息修改以及密码的变更。
学生账号注册成功后会返回登录界面。
在
登录屏幕上，提示“请您需要使用您的帐号和电子邮件地址登录以进行验证”。
系统根据提供的账户信息搜索学生账户日志，自动匹配相关信息。
如果密码与用
户名不匹配，则密码返回错误；如果密码正确，则返回登录成功。
2.2管理员模块
管理员模块主要包括学生信息管理、教职工信息管理、预警管理等子模块。
学生注册账号后，管理员可以对学生账号信息进行管理，可以帮助学生接收查询、账号信息、密码重置等。
教职工信息管理主要体现在，管理员将来自教师和导师
的教师帐户和班级数据存储在创建的页面上，有对其账号进行修改、删除和冻结
的权限。
考勤预警主要是统计学生的学分以及缺勤次数、正常考勤记录以及学生
的联系方式等，从而可以更方便的看出哪些学生缺勤最多并可以对他做出提醒。
3系统实现
3.1用户模块
用户模块主要分为学生功能模块和教师功能模块这两个子模块。
用户进入系
统时，必须通过登录进行验证，输入正确的用户名和密码后点击登录按钮。
用户
登录时调用login方法传入user对象当请求登录成功时将调用onNext将登录后
的信息返回到界面上。
系统通过登录按钮绑定的click点击事件将用户名和密码
传递到后台的ApiController控制器中的Login()方法实现账号的验证，当用户
名和密码未查询到账号信息时返回账号不存在，反之则提示用户账号登录成功并
跳转到MainActivity主界面中。
学生功能模块主要包括课堂考勤、学生请假、考勤记录、个人中心。
教师功能模块主要包括课堂管理、请假管理、考勤信息管理等。
3.2管理员模块
管理员模块的操作比较简单，主要是对学生、教师、考勤预警等进行管理。
（1）学生管理：学生注册后，管理员可以在指南中搜索所有注册学生的信息，包括人脸照片、班级、学生证等信息，还可以删除学生帐户信息。
（2）教师管理：管理员后端可以创建教师的账号信息，点击添加按钮时将
会弹出创建的账号的对话框，在添加管理员账号时需要保证教师的账号是唯一的，当改账号登录后可以根据账号的找到对应的菜单权限。
（3）考勤预警：通过将学生考勤记录、缺勤记录以及积分数保存在考勤通
知表中，当学生按时签到时将根据签到的此时记录积分数，每考勤一次记录一个
积分，在规定的时间内未考勤将记录缺勤次数。
4结束语
对于高校的课堂教学环节，使用信息化的手段只是一个方面，如何通过信息
化的手段引导学生自主学习、乐于学习，才是课堂管理的核心所在。
本APP以实
际需求为出发点，基于人脸识别辅助性的解决了教学过程中的考勤问题，学生群
体在课堂考勤中的智能化操作管理，创建了一个综合类型的辅助性考勤平台，使
日常学习生活更加保质保量。
参考文献：
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作者简介：姜旭，1998年出生，男，山东协和学院，计算机学院计算机科学与技术2020级专升本学生。
指导老师：李雪玉，1993年出生，女，硕士研究生，助教，山东协和学院，人工智能教研室教师，主要研究方向是APP开发与应用、图像处理与机器学习。