近年來隨著高等教育的普及,學(xué)生群體的數(shù)量急劇上升致使高校的規(guī)模日漸龐大。隨之而來的是校園管理上的一系列問題,首當(dāng)其沖的便是高校應(yīng)對學(xué)生日常住宿管理的嚴峻考驗。傳統(tǒng)陳舊的管理理念和模式不足以滿足日漸龐大的學(xué)生群體及其服務(wù)需求,管理人員緊缺、效率低下、易錯易漏等問題不斷涌現(xiàn),并且低效的管理方式也在一定程度上導(dǎo)致工作的重復(fù)和資源的浪費。為解決上述問題,數(shù)字化、信息化的新型宿舍管理系統(tǒng)的研究與開發(fā)成為必然,輔以人臉識別等新型技術(shù),可極大的緩解當(dāng)前高校在學(xué)生宿舍管理方面面臨的難題。本文設(shè)計并實現(xiàn)一套基于人臉識別系統(tǒng)的宿舍管理系統(tǒng),通過OpenCV的函數(shù)功能將通道閘機拍攝的人像傳至系統(tǒng)程序,經(jīng)由HOG梯度直方圖配合YOLO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法檢測和提取人像信息,將得到的人臉特征值與先前錄入系統(tǒng)的人員信息比對,實現(xiàn)人臉識別功能;以識別設(shè)施采集的信息為中心開發(fā)一套基于B/S三層結(jié)構(gòu)的宿舍管理系統(tǒng),將學(xué)生及其他人員的出入信息整合、統(tǒng)計,配合高校其他系統(tǒng)信息實現(xiàn)對學(xué)生的考勤與人員管控。另外系統(tǒng)還具備一系列學(xué)生日常所涉及的業(yè)務(wù)管理,管理人員通過平臺能夠快速、便捷的處理與反饋業(yè)務(wù)申請,達到高度信息化管理的目的。論文的... 

【文章來源】：南昌航空大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

人臉識別原理流程圖

中的人臉進行特征值比對，得出識別結(jié)果。具體實現(xiàn)流程如下圖 2-1 所示。圖 2-1 人臉識別原理流程圖由上圖不難看出，人臉識別的關(guān)鍵之處在于人臉檢測、特征值提取以及比過程。人臉檢測作為整個識別過程的信息輸入源其作用不可或缺，面部特征值提取以及識別的比對算法則是實現(xiàn)人臉識別系統(tǒng)的關(guān)鍵支撐，這幾個部分也是前眾多識別算法的區(qū)別所在，不同算法在不同的應(yīng)用領(lǐng)域有著各自的優(yōu)勢[21]。目前較為主流的人臉識別技算法投入運行前大都需要使用一定量的樣本數(shù)進行訓(xùn)練[22]。其訓(xùn)練流程如圖 2-2 所示，通常以人臉和非人臉作為樣本數(shù)據(jù)集行處理分析，通過對識別程序訓(xùn)練樣本提取估值并以此作為人臉參照，并根據(jù)過仲裁得出結(jié)果不斷地調(diào)整分類器參數(shù)，以提升識別率。

計算得到所有單元的梯度直方圖后，利用大小和步長都為 64×64 的滑動窗口塊遍歷整張圖片，并將每一塊內(nèi)的特征值歸一化，可增強圖像對陰影、光照和邊緣變化的魯棒性。本文選用 L2 范數(shù)歸一化方法，即 914122,,m,()m nmnnormedmnnvvv （2-5）式中的 m 表示 HOG 的橫坐標(biāo)索引，n 指滑動窗口塊中單元的索引；vm,n表示索引對應(yīng)的 HOG 計數(shù)值；為避免分母為 0 加入一個趨近于無窮小的常數(shù)ε。通過上述HOG 過程，可從輸入圖像中提取得到一個維度為 7×7×36 的特征圖。2. YOLO 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及特征圖融合另一方面，輸入圖像經(jīng)由以 YOLO 模型為基礎(chǔ)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如 2-3 所示。圖中輸入圖像（448×448 的 RGB 圖片）經(jīng)過 6 次卷積和 4 次池化處理，每次卷積都對該層輸入圖像進行卷積、加偏置、激活及下采樣操作，不斷地提取圖片中的特征。圖像信息數(shù)據(jù)每經(jīng)過一次卷積操作后結(jié)合偏置值通過激活函數(shù)處理，得到該層提取出的圖像特征值。

【參考文獻】：
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本文編號：3300943