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摘要：借助于大數據人臉識別技術，可方便學校管理者快速實現對教師是否準時上課、準時監考進行監督管理。對教師打卡系統進行了總體設計，包括硬件設計和流程設計，在此基礎上，對人臉識別系統的設計進行了介紹，在對比多種人臉檢測模型的基礎上，選擇利用Dlib的MMOD模型實現人臉檢測功能，利用卷積神經網絡模型實現教師人臉特征的提取和識別，該模型的訓練過程采用不同光照、不同角度和不同距離的多種樣本。結果證明，該系統很好地完成了人臉識別功能，能夠實時地對教師是否準時上課、準時監考進行監督。

關鍵詞：人臉識別；Dlib庫；卷積神經網絡

1概述

教師按時上課、按時監考是教學績效考核的重要環節。傳統的依靠巡視的方式來進行管理，大大降低了教學績效考核的力度。依靠人臉識別技術，實現教師上課自動化打卡，再將教師打卡信息實時地傳輸到教學系統中來，與教學安排進行匹配，生成教師按時上課、監考的績效信息，供教學管理者進行監督和管控，加強了學校教學管理的力度，提高了教學管理的效率。

2系統架構

教師上課打卡系統架構如圖1所示，主要包括網絡攝像頭、互聯網、云平臺以及終端，其中網絡攝像頭將圖像以數據流的形式通過互聯網傳輸到云平臺，云平臺首先將這些圖像利用Dlib庫進行人臉識別，然后利用識別結果與教學系統課程數據進行匹配，生成教師按時上課、監考的績效信息，這些績效信息以圖形化報表的形式來展示，管理者通過PC機或移動終端進行信息的查看。系統流程設計如圖2所示，首先教師走到攝像頭前，攝像頭不停捕捉圖像，當進入可識別范圍內后，抓取人臉并進行識別。教師需要在攝像頭前，等待系統傳回的反饋信息，信息包括已識別或識別不成功等，教師平均等待時間為1.32s。

3人臉識別

人臉識別系統主要分為兩部分，（1）圖像檢測，（2）圖像識別。如圖3所示，當教師走到網絡攝像頭前，系統利用Dlib進行人臉檢測，當檢測到人臉后，利用OpenCV截取人臉圖像，將該圖像轉換為64*64*3的數據集，再將該數據集作為卷積神經網絡的輸入，卷積神經網絡通過卷積層和池化層對數據集進行操作，得到512維的特征向量，將該特征向量輸入給全連接層，全連接層進行分類，得到分類結果，并將分類結果標注在圖像或視頻上，識別出來的會標注名稱，沒有識別出來的會標注“其他”。

（1）人臉檢測。人臉檢測并不是人臉識別，它是對任意一幅圖像或視頻幀，確定圖像中是否包含人臉的操作，如果包含，則返回臉的位置、大小等信息。進行人臉檢測的開源軟件包有很多，應用較廣泛的主要有Arc鄄Face和Dlib，由于Dlib是C++工具箱，除了具有模型多樣化的特點外、在適用場景和適用系統上具有很高的普適性。內置的人臉識別算法主要有兩種：HOG+線性SVM的方法和MMOD-CNN的方法，其中HOG+線性SVM的方法的人臉識別度比MMOD-CNN稍低一些，主要體現在不能容忍視角旋轉的變化、光照強度的變化上，而MMOD-CNN能夠從不同的視角、光照條件和遮擋條件下檢測人臉，雖然CPU運行速度稍遜于HOG+線性SVM，但它可以在NVIDIAGPU上運行，速度會變得更快。系統利用Dlib的MMOD-CNN的方法實現教職工人臉檢測功能。

（2）基于卷積神經網絡的人臉識別。卷積神經網絡的優點是不用自己提取具體的特征，避免對圖像進行前期的復雜預處理，也避免出現特征提取分類效果不好、相關度高等問題，它可以直接輸入原始圖像，通過卷積等操作，逐步抽象出圖像的特征向量，被廣泛應用到圖像識別中。卷積神經網絡的基本結構包括兩部分，一是特征提取，二是分類。

（1）特征提取。卷積神經網絡包含多個卷積層，每個卷積層利用卷積核掃描整個圖像，得到特征圖，前面的卷積層捕捉局部信息，有小的感受野，后面的卷積層感受野逐層加大，用于捕獲更復雜、更抽象的圖像信息。經過多個卷積層的運算，最后得到圖像在各個不同尺度的抽象表示。這與人們觀察圖像的方式是一致的，圖像的局部像素聯系比較緊密，而較遠的像素相關性比較弱，所以每個神經元沒有必要對全局圖像進行感知，只要對局部進行感知，而到了更高層次再對局部的信息進行綜合操作得出全局信息。由于卷積之后產生大量的參數，再采用池化層來稀疏參數，從而降低網絡的復雜度。

（2）分類。通過卷積神經網絡的特征提取功能得到了特征向量，再利用卷積神經網絡的全連接層實現分類的操作。全連接層就相當于傳統的前饋神經網絡中的隱含層，它位于卷積神經網絡的最后部分。全連接層的作用是對提取的特征進行非線性組合以得到輸出，它利用特征向量完成機器學習的目標。系統獲取3247名教師進行不同時間段的每人75張人臉圖片，共計243525張人臉圖片，來訓練卷積模型，如圖4所示，保存的人臉圖片的大小為64*64，分為R、G、B3個通道，把截取的小圖片送入神經網絡進行訓練，輸入的圖片64*64*3，網絡共3層卷積層，卷積核大小為（3，3），卷積步長為[1,1,1,1]。卷積層用來提取特征，增加通道個數，但是圖片大小沒有變化，采用最大值采樣的池化層采用，把特征圖分割成許多個2*2大小的矩形，取每個矩形的最大值，形成特征圖，輸出的特征圖的長和寬均是輸入特征圖大小的一半。

4結語

系統采用光照、距離和角度3個維度來制定訓練樣本，如圖5所示。其中，光照維度有5種類型，分別是白天4講課和晚上一講課上課時對應的不同光照強度，距離維度有5種類型，分別到網絡攝像頭的距離是10cm、20cm、30cm、40cm和50cm，角度維度主要有3個，分別是正面、左側面、右側面。全校3247名上課教師，每名教師收集75張人臉照片，共計243525樣本，做好分類結果的標注，形成3247位老師的人臉特征向量。每位老師進行50次識別測試，測試者走進網絡攝像頭，不斷調整距離和角度，以5s作為識別時間期限，共計162350次識別結果中，有8次沒有檢測到人臉，有32次識別錯誤，漏報率僅為0.0049%，誤報率為0.0197%，識別效果良好。

作者：張培培 單位：華北理工大學管理學院