OpenCV算法的人臉識別在課堂簽到系統上的分析與研究

滄州交通學院 邵曉康 張 恒 田春子 孫淑營

人臉識別使用較為流行的開源算法OpenCV，該算法識別準確度較高，占用系統資源較少，響應時間快，可離線進行學習、識別。簽到系統如果跟隨課程的主程序，不僅對電腦內存消耗會增加，而且也會增加CPU的運算負擔，因此設計的系統是單獨的程序系統，不會因教師上課方式的改變而無法使用本系統，將簽到系統從上課系統中移植出來不僅可以在不改變原來上課方式的情況下使用，而且上課系統更新后不用擔心簽到系統的異常，該系統可以很好的幫助教師和學生家長督促學生學習，并幫助教師更好的進行授課。

1 OpenCV算法介紹

OpenCV算法是由Gary Bradsky在英特爾創立的，該算法的正式版本是在2000年發布的。2005年OpenCV算法在DARPA大戰中獲得冠軍，隨著時間的推移，OpenCV算法應用的場景越來越多，從開始的用于汽車開發，到現在的計算機視覺，不僅如此，OpenCV算法支持多種語言，如C++、Python、Java等，還可以在不同的系統平臺上使用。

2 統功能設計

2.1 人臉識別

用戶首次登錄，系統會自動檢測是否有該賬號的人臉信息數據，系統會自動獲取用戶的登錄賬號，用此賬號來查找用戶的人臉圖像數據是否存在，當發現不存在時，系統會提示用戶進行相關的人臉數據的采集，用戶同意進行人臉數據采集時，系統使用OpenCV算法對用戶的人像的采集，并保存人臉數據。

當用戶登錄驗證成功之后系統對已存儲的人臉數據進行檢測，當發現無本用戶人臉數據時，系統會提醒用戶進行人臉存儲，當用戶同意人臉數據采集時，系統將會打開攝像頭并獨處每一幀的圖像，此時開始進行人臉采集并進行相關的存儲。

系統啟動人臉檢測，此時系統會讀取每一幀的圖像，當讀取圖像成功時，系統會將所識別的人臉以及用戶Id標注在人臉識別的視頻圖像中。

2.2 基本信息統計

用戶登錄之后并進行了相關的人臉數據的存儲之后，系統會檢測數據庫中是否有該用戶的基本信息，當發現未有該用戶的信息時，系統會提示用戶進行基本信息的填寫，從而達到信息的上傳，方便對課程的統計，以及課程點名的標注。

2.3 教師上課

教師成功完成登錄并進入系統主頁時，點擊開始上課功能，此時系統會進行相關的提示，提示操作者進行相關的信息的填寫，這些信息作為課程的上課的基本信息，可作為后面的課程統計。

當教師點擊上課按鈕進入上課界面以后，系統會提示用戶填寫基本信息，當用戶填寫完對應的信息之后，該課程則開課成功，此時系統之系統會自動生成一個上課密令，上課密令需要告訴給學生用戶。

教師發布課程以后，會得到課程的開課密令，學生通過教師得到該密令之后，可以通過我要學習按鈕進入上課學習模式，在相應的界面填寫上課命令，會得到該課程的基本信息。

學生填寫密令之后，系統會在數據庫中查詢該課程的基本信息，當該密令存在時，系統會將該課程的基本信息顯示到課程信息界面，用戶可以核對課程信息，從而檢查課程是否正確，當用戶檢查該課程無誤時，可以點擊加入該課程。

2.4 學生上課

進入上課時間后，系統會隨機的進行人臉簽到，每節課簽到次數不固定，簽到時間不固定，每次簽到時間約為30s。

學生填寫完成密令之后，會進入相應的課程，當進入上課時間后，系統會自動進入隨機簽到模式，上課期間會進行多次人臉識別簽到，當學生簽到成功以后，系統會記入簽到時間、簽到課程信息等相關信息，當學生未簽到成功時，系統會將本次未簽到成功的時間、課程信息等相關信息存入數據庫中，方便教師課程結束后統計，每次簽到時間未30s，簽到完成后簽到界面會立即消失，當未簽到成功時，簽到界面也會立刻消失，簽到過程中為了保證簽到準確性，在簽到時如果界面中出現了多張系統信息人臉，此時系統不會啟動簽到成功機制，當簽到界面出現唯一人臉時，簽到成功機制才會啟動。

抬頭檢測功能是學生簽到功能的衍生功能，該功能是在整個課程的上課階段進行的，抬頭檢測主要是檢測學生是否聽課，以及對整個課程是否滿意的檢測。抬頭檢測還能反映出同學們在本節課中的狀態及時發現學生的問題，及時對學生針對性輔導。

抬頭檢測主要是為了對課程滿意度的檢測，學生在課程中抬頭的次數可以十分直觀的表現出該課程是否受學生的喜歡，同時也可以在一定程度上表現出該課程教師的上課氛圍，以及該教師的授課是否被學生認可，該檢測功能基于OpenCV算法的人臉檢測功能，在上課時間段內系統會多次進行學生抬頭的檢測，每次檢測時間較短，檢測時間隨機，本設計中的抬頭檢測主要為了反映教師的授課情況，每節課結束后均會對課程的整體抬頭率進行統計，當該課程結束時教師檢查該課程時，可以將該課程的學生抬頭率導出，將該抬頭率作為本課程的教學評估的部分參考。

2.5 課程情況導出

課程情況導出，主要是將本節課的學生簽到情況進行相關的導出，方便教師對課程的統計，以及學生的到課率統計。

課程情況導出主要為了方便教師更加方便的獲取本節課的學生簽到情況，以及學生到課率情況，教師課程結束后在主頁點擊簽到情況導出，系統會前往數據庫中查詢本節課的課程情況，獲取本節課的學生簽到情況，從而獲取本節課的簽到情況，然后將獲取的數據轉換為Excel表格形式，最后將本節課的情況導出到本地主機，這樣不僅方便了教師對學生的簽到，也在一定程度上節省了傳統簽到方式所帶來的對課程時間的浪費，而且這種方式可以更加直觀的表現出本節課的到課情況，不僅如此，本節課的課程信息也可作為輔導員對潛在問題學生定位，幫助輔導員更好的尋找潛在問題學生，幫助潛在問題學生更好的去學習，積極學習課程知識。

2.6 反饋

本設計的反饋功能主要分為兩種，一種為用戶在使用過程中如果發生異常的錯誤時，系統會主動將發生在錯誤時發送系統運行日志到管理員郵箱，通過日志的記錄情況來判斷發生錯誤的模塊以及錯誤情況，另一種反饋功能為用戶主動提交反饋，用戶可以在主頁面選擇反饋，從而主動將各種自己在使用過程中意見以及對整個系統的建議發送給管理員。

3 性能測試

本次測試分別從相應時間、系統資源占用等方面進行敘述，通過進行相關的性能測試，完成對系統的全面測試，防止用戶使用過程中發生錯誤。

（1）性能指標預測是測試系統性能的對比參考材料，具體指標情況如表1所示。

表1 性能指標

（2）測試工具：Quest公司的Quest BenchMark Factory for Database。

（3）測試環境：使用PC機，安裝Windows 10系統，數據使用云數據庫MySQL。

（4）測試過程：

該測試工具主要測試的是數據的承載能力，本設計主要的測試內容為數據庫的測試，因此，使用該測試工具是十分合適的選擇，該測試工具通過對數據庫工作負責、數據庫代碼可拓展性、行業標準的基準、虛擬用戶和食物負載模擬等測試，對數據庫進行全方位的測試，全方位的對數據庫進行測試。

（5）測試結果：本次測試結果如表2所示。

表2 性能指標

測試結果顯示，本系統的性能可以完成滿足本設計的期望值，隨然后存在一些隱性問題，單各項指標優秀，可以滿足正常的使用。

4 總結

本論文對基于OpenCV算法的人臉識別課堂簽到系統的設計與實現進行了詳細的描述與說明。在技術上，針對系統開發中的關鍵性技術進行了較為詳細的較少，還對系統的設計、實現等方面濟寧了詳盡的介紹，討論了系統測試原則及性能。

5 展望

本設計雖然基本完成了功能要求，但有些方面也需要進一步的研究和完善。

（1）論文只考慮了用戶的基本使用情況，并未對教師用戶的功能更加深入的研究，例如在線文件發送、作業查看等。

（2）針對于信息導出模塊，該模塊所使用的用戶信息并不全面，本設計并未對該部分數據進行更深入的數據挖掘。