基于單幅圖像超分辨率重建的在線考勤系統

胡晨熙 范紅 林威 于淑雨 楊天擇

（東華大學信息科學與技術學院 上海市 201620）

1 引言

單幅圖像超分辨率（Single Image Super-Resolution Reconstruction，SISR）重建技術是將低分辨率（Low-Resolution，LR）圖像轉化為高分辨率（High-Resolution，HR）圖像的一種技術。Chao Dong等人提出的快速超分辨率重建卷積神經網絡（Fast S-resolution Convolutional Neural Networks，FSRCNN）是針對SRCNN算法存在實時性較低問題的一種改進算法。為優化圖像超分辨率網絡各層之間的信息流、提高模型參數利用率，新加坡國立大學的Qibin Hou等人提出了協調注意力機制（Coordinate Attention，CA）。它不僅捕獲跨通道的信息，還包含空間信息，使得模型更準確地定位到期望區域。對一個預訓練的模型，CA可以給使用移動網絡處理的下采樣任務帶來性能提升。考慮人臉識別算法直接獲取LR人臉圖像存在識別不準確的問題，采用單幅圖像超分辨率重建算法結合CA以提高人臉識別的準確率。

2 在線考勤系統的搭建

在線考勤系統先將員工人臉數據信息保存至數據庫，對應該名員工的姓名和部門等。在進行身份識別時，先通過圖像超分辨率重建算法改進人臉圖像質量，然后再進行識別。在線考勤系統功能框圖如圖1所示。

圖1：在線考勤系統功能圖

系統操作步驟為：

（1）采集員工信息并建立數據庫。命名員工信息名稱，將唯一編號作為主鍵。建立員工的姓名、性別、年齡和部門等信息，建立用戶信息數據庫總表。

（2）人臉圖像超分辨率重建及識別。攝像頭獲取的人臉圖像通過網絡傳輸至數據中心，在識別前先經過超分辨率重建算法改進人臉圖像質量，然后和數據庫中的信息進行比對，從而確定員工身份?！?br>