[发明专利]手机端动态脸部识别考勤系统

权利要求书

1.手机端动态脸部识别考勤系统，其特征在于：包括手机和考勤服务器，所述考勤服务器设有考勤范围，所述手机在所述考勤范围内与所述考勤服务器无线连接；

所述手机包括用于采集考勤者人脸图像的手机摄像头和安装运行在所述手机上的考勤应用软件，所述考勤应用软件将采集到的人脸图像转换成图像数据后发送给所述考勤服务器；

所述考勤服务器接收所述图像数据，并将所述图像数据与预存在所述考勤服务器中的图像数据做对比以完成人脸考勤识别；

或者所述考勤服务器与云端服务器连接，所述考勤服务器将图像数据发送给所述云端服务器，所述云端服务器将所述图像数据与预存在所述云端服务器中的人脸图像信息做对比以完成人脸考勤识别；

其中，手机摄像头采集的人脸图像至少为两张。

2.根据权利要求1所述的手机端动态脸部识别考勤系统，其特征在于：所述考勤应用软件用于将人脸图像转换成三维张量数据，并通过数据压缩模型对三维张量数据进行压缩以得到压缩数据；

所述考勤服务器用于通过数据恢复模型将压缩数据解压成三维张量数据，并将三维张量数据与预存在所述考勤服务器中的图像数据做对比以完成人脸考勤识别。

3.根据权利要求2所述的手机端动态脸部识别考勤系统，其特征在于：所述数据压缩模型为，其中，T*为人脸图像转换的三维张量数据，（X_1, X_2,…,X_n）为随机产生的n个相同维数的高斯张量，<T*, X_i>为T*和其中一个高斯张量X_i的内积，e_i为每次传输中的产生误差，(y_1, y_2,..y_n)为考勤服务器收到的压缩数据。

4.根据权利要求3所述的手机端动态脸部识别考勤系统，其特征在于：将数据压缩模型中的三维张量数据T*分解得到，将述数据压缩模型中的X_i分解得到，以获得数据压缩模型的分解形式，

，其中为高斯随机向量，K为三维张量数据T*的分解个数，为未知参数一，为未知参数二；

所述数据恢复模型为，所述数据恢复模型用于估算未知参数一和未知参数二，从而得到人脸图像的三维张量数据T*。

5.根据权利要求2所述的手机端动态脸部识别考勤系统，其特征在于：所述考勤服务器将三维张量数据发送给云端服务器，所述云端服务器直接将接收到的三维张量数据与预存在云端服务器中的图像数据作对比以完成人脸考勤识别。

6.根据权利要求2所述的手机端动态脸部识别考勤系统，其特征在于：所述考勤服务器将三维张量数据发送给云端服务器，所述云端服务器将三维张量数据还原成人脸图像，并将人脸图像与预存在云端服务器中的人脸图像作对比以完成人脸考勤识别。

7.根据权利要求2所述的手机端动态脸部识别考勤系统，其特征在于：每一张人脸图像形成一组压缩数据，所述考勤应用软件将同一考勤者的多张人脸图像形成的多组压缩数据打包发送给所述考勤服务器，所述手机与所述考勤服务器之间可同时传输多个考勤者的人脸图像压缩包。

8.根据权利要求1所述的手机端动态脸部识别考勤系统，其特征在于：所述考勤应用软件与所述手机摄像头连接，所述考勤应用软件包括图像对比单元，所述图像对比单元用于将手机摄像头连续采集的两张人脸图像做对比以确保连续采集的人脸图像不相同。

9.根据权利要求1所述的手机端动态脸部识别考勤系统，其特征在于：所述考勤服务器上还设有人脸图像采集装置。

10.根据权利要求1所述的手机端动态脸部识别考勤系统，其特征在于：所述手机还需要获取考勤者指纹或考勤者静脉纹或考勤者虹膜或动态密码口令中的一种或多种与手机采集的人脸图像一同发送给所述考勤服务器。