王维 杨路

摘  要：针对传统考勤系统考勤效率低下等问题，开发了人脸识别考勤系统。该系统使用Linux操作系统，选用Qt Creator 4.3.0开发平台，使用SQLite记录后台数据库相关信息，基于OpenCV，实现了人脸识别、用户基本信息管理、人脸识别打卡、查询考勤记录等功能。经测试，该系统正常运行，较好地完成了考勤工作。

关键词：人脸识别;OpenCV;考勤系统;Qt Creator

中图分类号：TP391.41     文献标识码：A

Design and Implementation of Attendance System based on Face Recognition

WANG Wei， YANG Lu

（College of Computer Science， Xianyang Normal University， Xianyang 712000， China）

wangw850@126.com; 1913205489@qq.com

Abstract： Aiming at low attendance efficiency of traditional attendance systems， this paper proposes to develop a face recognition attendance system. The system adopts the Linux operating system and Qt Creator 4.3.0 development platform， and uses SQLite to record background database related information. Based on the OpenCV library， it realizes functions such as face recognition， user basic information management， face recognition clock-in， and attendance record query. Test results show that the proposed system works normally and the attendance work is well completed.

Keywords： face recognition; OpenCV; attendance system; Qt Creator

1   引言（Introduction）

当前考勤管理系统应用十分广泛，主要借助RFID技术、指纹识别技术及人脸识别技术等识别方式。RFID考勤签到是利用RFID自动识别技术、红外对射，及后台管理软件集成的一种考勤签到方案，但该技术不能保证证件与持卡人的绝对统一，识别精度较低[1-2]。指纹识别技术通过采集指纹，保存特征码到指纹数据库，进行身份识别时，通过特征匹配算法将采集到的指纹和指纹数据库中的指纹进行匹配，从而进行身份的验证[3]。但指纹数据被盗后，会造成信息的丢失[4]。而人脸识别技术能够有效地避免以上问题，同时识别精度较高，安全性也较高。因此，人脸识别技术成为考勤系统最为合适的选择。

人脸识别技术是以生物特征为基础，借助计算机技术，通过对人脸的特征进行分析与确认，实现对不同人脸的精确识别。人脸识别技术包含三个步骤，即人脸图像采集、人脸检测及人脸识别。人脸图像采集是借助摄像头采集人脸的图像，比如静态图像、动态图像，不同位置、不同表情等方面的图像;人脸检测主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确定位人脸的位置和大小，主流的人脸检测算法是采用Adaboost学习算法;人脸识别是将检测到的人脸与已存的人脸库中的人脸进行对比，得出两者的相似度值[5-6]。……