王生茂 王嘉豪 尹越 张驰 姜代红

摘要：针对传统宿舍管理工作效率低下的问题，文章设计并实现了基于Harr特征的人脸识别智能宿舍管理系统。系统采用Python语言开发，并基于Haar特征识别算法进行人脸识别，实现查缺勤、防代寝、防校外签到、线上实时请假等功能，识别准确率高，具有广泛的应用价值。

关键词：宿舍管理;Haar特征识别算法;MySql;Python

中图分类号：TP391      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）05-0102-03

1引言

由于传统的人工宿舍管理存在着数据容易出错，容易丢失且操作烦琐、工作效率低下、保密性差等弊端。一款基于现代计算机技术的学生宿舍管理系统成为各大高校的迫切需求。

针对上述问题，本文设计并实现了基于Haar特征的人脸识别智能宿舍管理系统。相较于传统的宿舍管理容易出现学生代寝的漏洞，本系统采用了基于Haar特征的人脸识别技术和基于百度地图API的实时定位技术，并且结合学院的宿管系统和学生管理系统，将学生，宿管、教师进行了明确分工又融会贯通，及时准确地将每个同学进出寝数据推送给班主任及相关学生负责人。便于宿舍管理工作人员及时了解学生归寝、出寝情况，为学院的宿舍管理提供了准确的数据依据，把宿舍管理人员从繁杂的宿舍工作中解放出来，杜绝了人为误差和时间延迟，有效避免了夜不归宿等现象，保障了学生的安全。

2 Harr特征识别算法

Haar特征是一种基于矩形区域间亮度差异的图像特征，常用的矩形特征有三种：两矩形可反映边缘特征;三矩形可反映线性特征;四矩形可反映指定方向特征[1]。

人脸识别的实现必须要得到图像的特征值，而要计算出图像的特征值，就要解决以下两个问题：

2.1求出每个待检测图像中的特征点个数

考虑到每张待检测的图像的大小及人脸位置可能不同，需要对于图像进行框选操作，以[m×n]选框为例，只需要确定了选框左上角顶点[ （x，y）]和右下角顶点[（p，q）]，即可以确定一个矩形;这个矩形还必须满足下面两个条件即[（z，c）]条件，满足[（z，c）]条件的矩形也就是所谓的特征点[2]。

1）矩形[x]方向边长必须能被正整数[z]整除（即矩形能均等分成[z]段）;

2）矩形[y]方向边长必须能被正整数[c]整除（即矩形能均等分成[c]段）。

由上分析可知，在[m×n]选框中，满足[（z，c）]条件的所有矩形，即特征点的个数为：

[Summ，nz，c=x1=1m?z+1m?x1+1z?y1=1n?c+1[n?y1+1c]              （1）]

2.2求出每个特征点的特征值。

要计算矩形特征点的特征值。就要用到积分图求特征值的方法。坐标[（x，y）]的积分图是其左上角的所有像素之和，定义为：

[jjx，y=x'≤x，y'≤yjx'，y']                         [2]

公式（2）中[jjx，y]表示积分图，[jx'，y']表示原始图，对于彩色图，是此点颜色的值;对于灰度图，是其灰度值[3]。

一个区域的像素值，可以由该区域的端点的积分图来计算。由前面图像的特征值的定义可以推出，矩形特征的特征值可以由特征端点的积分图计算出来[4]。

通过计算每个特征矩形的端点的积分图，然后再进行简单的加减运算[5]，就可以得到检测框中图像的特征值。得到的特征值，便可运用到本系统中的注册和签到功能中的人脸识别部分，且这种方法大大提高了特征值的计算速度，从而间接提高了目标的检测速度。

3系统设计方案

3.1系统功能模块

系统主要功能模块包括授权注册、智能查寝、学生请假、报修管理、个人信息管理，如图1所示：

授权注册：用户第一次进入系统时，首先需要授权，系统可以获取到用户的昵称、头像，用户也可自行设置昵称。接着验证手机号和用户身份信息以及宿舍地址定位，最后拍照上传学生证信息页照片。若已注册，即可登录。用户手机号将作为报修、请假的主要联系方式。

智能查寝：上传宿舍所有学生临时自拍照，人脸识别分析宿舍成员情况，如有缺人或宿舍人脸核对不上，查看是否请假，后分时段查询學生位置信息。若有异常发送信息，记录情况反馈后台。

学生请假：系统进行审核学生是否符合条件，不符合即失败。通过后，宿管查验是否申请成功，没有申请成功即请假失败。通过后进行人脸识别是否为本人，不是即请假失败，通过后录入数据库，即请假成功。

公寓管理：学生提出报修申请，或者投诉管理。如果选中报修管理则进行申报反馈，记录数据库，否则结束。

个人信息管理：系统管理员可以根据需求，对学生、教师、宿管的信息进行增删改查操作。

3.2 系统流程设计

根据上面的分析，整个系统的流程如图2所示。

3.3系统数据库设计

本系统共有八个表，其中包括是请假表、学生表、老师表、班级表、报修表、日志表、签到表、投诉表、但由于篇幅有限，下面仅展示本系统中的一张数据库表。

4系统实现

4.1注册

本系统需要登录才能进入，而登录之前首先需要注册，如图3所示。

注册时不仅需要输入个人信息，还需要进行一次人脸数据的录入，让机器在后台进行压缩训练，实际操作如图4所示。

4.2登录

注册完毕之后，就可以登录进入系统了，登录界面如图5所示。

4.3系统首页

登录成功之后，将会进入首页界面，系统首页如图6所示。

4.4报修界面

进入系统首页可以看到，本系统拥有报修、请假、投诉、签到、个人信息中心、天气查询，快速搜索等诸多功能，而由于篇幅有限，下面仅展示本系统的一个功能，报修管理界面如图7所示。

5结束语

本文所介绍的基于Haar特征的人脸识别智能宿舍管理系统采用更先进、更快捷方便的人脸识别和实时定位技术，大大提高了宿舍管理部门的工作效率。本系统充分结合现代化计算机技术，为学校减少了诸多不必要的人力、物力、财力支出，改善了传统手工宿舍管理信息容易出错，数据容易丢失等缺陷，使得宿舍管理变得更加标准化、智能化、科学化。

参考文献：

[1] 刘欢喜.图像人脸检测及超分辨率处理[D].上海：上海交通大学，2008.

[2] 黄兴晗，杜小甫，刘沂杰.人脸识别技术分类比较[J].电子测试，2021（17）：96-97，29.

[3] 刘畅，程磊，马丹妮.基于FPGA加速机器学习的方法研究与对比[J].中国新通信，2020，22（1）：82.

[4] 罗莎.基于人脸识别的智能宿舍管理系统研究与开发[J].信息技术与信息化，2020（12）：228-230.

[5] 孫殿波，曾庆虎.信息化人脸识别技术在高校管理中的应用研究[J].赤峰学院学报（自然科学版），2018，34（8）：75-76.

【通联编辑：谢媛媛】

收稿日期：2021-11-08

基金项目：国家大学生创新创业训练计划项目（项目编号：xcx2021312）

作者简介：王生茂（2000—），男，江苏常州人，本科在读，研究方向为软件工程;王嘉豪（2001—），男，江苏江阴人，本科在读，研究方向为人脸识别算法;尹越（2001—），男，江苏连云港人，本科在读，研究方向为软件工程;张驰（2001—），男，江苏宿迁人，本科在读，研究方向为信息管理和信息系统;姜代红（1969—），女，江苏徐州人，教授，博士，研究方向为数据库技术。