高艳，徐丽丽

（山西农业大学信息学院，太谷030800）

0 引言

随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术应用到了生活中的方方面面，如安防、会议、交通等[1]。目前，很多高校仍然采用传统的点名方式来完成学生考勤，本文采用人脸识别技术应用到课堂签到中，不仅可以有效提高考勤的效率，同时可以避免出现学生代替考勤等情况[2-3]。

1 人脸识别技术

人脸识别技术包含人脸检测和人脸识别。人脸识别的基本原理是将摄像头捕捉到的图像进行人脸检测，将检测到的人脸特征与系统库中的人脸的特征进行对比，达到一定的相似度（阈值）则人脸识别成功，否则识别失败[4]。本文采用face_recognition 库完成人脸识别。

face_recognition 库是基于Python 语言开发的开源人脸识别项目，是基于dlib 开源库的深度学习模型进行构建，在LFW 数据集上测试的成功率高达99.38%[5]。在人脸识别过程中，face_recognition 会采用人脸的68个特征点与库中人脸特征点进行对比来完成人脸识别过程，特征点坐标如图1 所示，包含脸的轮廓，眉毛、眼睛、鼻子、嘴的特征。

图1 人脸特征坐标

2 系统的设计与实现

2.1 界面的设计

基于C/S 架构以及Python 语言的GUI 有PyQt5、Tkinter 等，本系统界面的设计采用Python 标准库Tkinter 完成。界面如图2 所示。界面中摄像头实时捕捉并完成人脸检测的图像显示在画布中，并完成人脸检测及人脸定位。除此之外包括人脸采集及签到按钮，以及签到时会显示“签到成功”或者“签到失败”的标签和学号、姓名、班级、签到时间的输入框。画布中实时显示摄像头图像部分代码如下：