胡威

（哈尔滨理工大学荣成学院 山东省荣成市 264300）

1 引言

学生是一类较为特殊的社会群体，自我管理能力发展并不均衡，需要对其进行严格的管理。同时，大学阶段正处青年一代发展的关键期，大学生活又相对自由，通过优化的课堂考勤，可以有效地提高高校的教学质量和学生的学习质量。由此看来，在教育教学中，考勤是必不可少的重要环节之一。

21世纪，人工智能在不同的领域应用广泛，越来越多的人们享受到了人工智能带来的福利，其中就包括了人脸识别技术。随着大数据共享时代的来临，人脸识别将会在这场新一代技术革命时期里大有作为。人脸识别亦称作面部识别，它是近年来发展迅速的基于人的脸部特征信息的生物识别技术[1]。现如今，人脸识别打卡已经大幅度取代了传统的考勤方式，但目前现有的打卡软件大都存在代替签到、异地签到、无法限位、二维码失效等问题。针对这些问题，我们进行了相关的线下调查活动。在调查活动中我们发现，超过85%的老师都遭遇过学生利用技术漏洞伪造考勤信息导致考勤信息失真的情况，需要再次进行人为检查，耽误大量时间，降低了签到效率。由此看出，一款能够完成准确考勤的软件将会被高校师生所期待。

因此，我们在开发的校园服务平台中增加了高校学生考勤管理子系统。它是一款基于LBS 限位和人脸识别的考勤系统，通过LBS 即地理定位，确保学生必须在相关范围内进行签到，解决了异地签到的问题；通过人脸识别检测，保证了签到者信息的真实性和准确性，防止了代替签到情况的发生，从而实现精准考勤，更好地完成对高校学生的考勤管理工作。

2 相关技术

2.1 LBS

基于位置的服务（Location Based Services，LBS），是利用各类型的定位技术来获取定位设备当前的所在位置，通过移动互联网向定位设备提供信息资源和基础服务。LBS 首先读者可利用定位技术确定自身的空间位置，随后读者便可通过移动互联网来获取与位置相关资源和信息。LBS 服务中融合了移动通讯、互联网络、空间定位、位置信息、大数据等多种信息技术，利用移动互联网络服务平台进行数据更新和交互，使用户可以通过空间定位来获取相应的服务[2]。在本考勤系统中，通过LBS 技术获取到签到者的地理经纬度信息，以判断其是否处于合法的签到位置。而且随着定位技术的趋于成熟，定位结果已然具有了较好的准确性和可靠性，可以很好地应用在本系统中。

2.2 人脸识别技术

人脸识别是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术。它通过图像采集、人脸提取、人脸特征提取一系列过程得到人脸特征数据，然后将其与数据库中相关信息进行数据匹配得到其相似度，通过设定一个阈值，将相似度与这一阈值进行比较，来对人脸的身份信息进行判断。随着生物识别技术的快速发展，在保证识别结果准确性的基础上其对比的速度也有了大幅度的提高。应用于本系统中，可以迅速、准确地对签到者的身份信息进行判断，防止代替签到情况的发生。

图1：三层架构示意图

图2：考勤任务发布流程

图3：学生签到流程

2.3 微信小程序

微信小程序是近期新兴的一种无需下载即可使用的微信载体应用，可以在微信内被便捷地获取和传播，同时具有出色的使用体验，一经上线就开始快速发展普及，得到了用户的一致好评，现各项技术均渐趋于成熟。开发方式通过微信开发者工具进行编码，采用一种类HTML+CSS+JS 的语言进行前端开发，借助丰富的组件库和API 库可轻松快速地完成前端功能实现。本系统使用微信小程序为载体，简化开发流程，在不占用用户手机空间的情况下为用户提供更美好的体验。

3 架构设计

如图1所示，三层架构区分层次的目的是为了 “高内聚，低耦合”。开发人员分工更明确，将精力更专注于应用系统核心业务逻辑的分析、设计和开发，加快项目的进度，提高了开发效率，有利于项目的更新和维护工作[3]。三层架构将整个业务应用划分为表现层、业务逻辑层和数据访问层。

表现层是与用户进行直接交互的页面，用来获取用户操作，并以清晰明了的形式向用户展示相关数据信息，在本系统中主要用于展示考勤的任务信息以及结束后的结果信息。

表1：人脸对比API 参数表

表2：成功返回关键参数表

业务逻辑层主要为系统的业务逻辑，对数据进行封装和解析，通过HTTPS 网络协议与 JSON 数据格式进行服务器与客户端的信息交互。其中HTTPS 协议不仅兼容了HTTP 协议简单快速、无连接、无状态的优势，同时在数据安全性上更加强大。JSON 数据格式较之XML 在数据有效性方面有了很大提高，在同等数据量情况下，其传输速率更快，带给用户更好的使用体验。

数据访问层主要用于存储考勤任务和结果以及用户登录所需的相关信息，提供了对数据的增加、删除、修改和查询操作，并向上一层反馈相关结果。

4 系统设计

4.1 运行流程

教师登录系统后，填写考勤项目、截止时间等考勤信息，选择任务群体，系统会自动获取考勤点的位置信息并计算出合适的打卡范围完成考勤任务的发布工作。如图2所示。

学生到达相关考勤点后登录系统，系统会提示其具有考勤任务，进入可显示相关考勤信息并呈现人脸扫描窗口，学生保持自己的面部位于扫描窗口内点击打卡按钮，系统会进入地理定位模块，对学生打卡处进行定位，如定位结果处于考勤位置的置信区间，进入人脸识别模块，否则提示位置偏离，打卡失败；如人脸对比成功，则打卡成功，否则提示信息错误，打卡失败。考勤时间结束后，相关老师可以查看签到结果。如图3所示。

4.2 登录/注册模块

教师信息会由教务信息直接导入系统，教师只需填写与其微信进行绑定即可。学生进入系统后，填写自己的学号、姓名、院系等信息，然后进行人脸的采集完成注册并自动完成与其微信的绑定。

登录系统时，系统会根据微信为用户分配的唯一标识自动完成登录。

4.3 地理定位模块

地理定位模块使用的微信小程序官方定位API。首先，在初次调用时，调用 wx.authorize 传入地理定位相关参数进行用户授权，授权成功之后调用库中wx.getLocation()获取到用户经纬度信息。

4.4 人脸对比模块

如表1所示，人脸对比模块使用的是Face++的人脸识别API。首先会根据用户微信登录的标识获取到用户注册时的人脸URL，然后将获取到的人脸缓存地址与正确人脸URL 以POST 方式请求API 服务，后台将两个人脸进行比对，来判断是否为同一个人，返回比对结果置信度和不同误识率下的阈值。本系统选取万分之一误识率下的阈值作为参照标准，当置信度大于标准时即认为用户信息正确，予以进一步操作，否则将会进行错误提示。如表2所示。

4.5 结果反馈模块

该模块的功能是将学生的考勤打卡情况以表格的形式展现出来，教师可以通过反馈的结果进行学生考勤情况的统计。

5 结语

互联网+时代的到来激活了各个行业的改革动力，软件考勤的方式也正在逐渐取代传统的人工点名考勤的方式，但是受环境和技术的影响，第一代的传统考勤软件难免会存在着代替签到、异地签到、无法限位、二维码失效等问题。现如今，步入智能时代已然吹响战歌，智能技术的妥善应用将为我们解决传统软件所存在的问题。我们的考勤系统顺应时代浪潮，使用LBS和人脸识别相结合的方式，提高考勤效率，确保考勤结果的准确性和可靠性，为高校学生的考勤活动提供双重保障，受到了高校教师的一致好评。

随着智能领域研究的不断深入，智能技术的应用领域也会不断扩大，各个行业也即将迎来智能化变革，促使我们的社会步入智能时代。