[发明专利]基于生物特征的大学生自助电子成绩单获取方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及生物识别和智能信息化技术领域，具体地指一种基于生物特征的大学生自助电子成绩单获取方法及装置。

背景技术

就成绩查询而言，传统的成绩查询方式多为学生自己到教务处查询，由学生本人提供班级、姓名、学号等，再由工作人员根据学生信息从成绩系统提取出学生成绩。这样的方式虽说满足了需求，但当可以查询考试成绩时，教务处往往人满为患，而且工作人员精力有限，不能在短时间内为大量的同学服务，排队等待时间长这个现象就成为了必然，这体现了传统查询成绩方式的弊端。

随着信息技术的发展，学校教务系统官网增加了成绩查询、选课等功能，避免了学生大量聚集教务处排队的现象，又因为维护教务系统官网只需要少量的人，从而大大节省了人力；并且学生可以随时随地的通过自己的学号、密码来登录教务系统，通过学校服务器来获取自己的成绩，这是一个巨大的进步。

但是，通过学校教务系统官网查询成绩还有着一些缺陷。例如，如果他人获得了账号密码就能直接获得本人的成绩，具有一定的不安全性。再者，由于考试过后查询人数过多而产生的弊端仍没有得到解决。如当网站访问量过大时，网站可能就会因为访问量过大而造成系统崩溃，这将使想要通过学校教务系统官网查询成绩这个方式变成不可能。

现如今随着智能手机的普及，手机app、微信公众号等被人所广泛接受。因此，有人推出利用手机app或者微信公众号来进行学生成绩查询，查询方式类似于通过教务系统查询成绩的方法，即利用学生本人的学号、密码来获取自己的成绩，确保了查询成绩的随时性，可缺点仍和教务系统一样，在访问量过大时系统维护难度增大，甚至导致系统崩溃，造成不必要的损失，即稳定性差，安全性低。

发明内容

本发明的目的是提供了一种基于生物特征的大学生自助电子成绩单获取方法及装置，旨在解决大学生查询成绩时的系统崩溃问题和打印成绩单时的繁琐流程问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于生物特征的大学生自助电子成绩单获取方法及装置，包括以下步骤：

1)采集学生人脸图像，通过调用摄像头采集人脸图像；

2)对采集学生的人脸图像进行预处理

将采集的人脸图像进行灰度化处理并将图像分割出域，然后按照存储于数据库的标准格式对人脸区域进行标准化处理(图片的缩放)得到标准化图像，最后将标准化图像转换为双精度图像；(每个人有许多不同的训练人脸图像存储在数据库中，每张人脸图像由于姿态，光照，背景和面部表情等等而有所不同，上述处理有助于更加快速准确的找到面孔)；

3)双精度图像的数据处理

将双精度图像按n*n进行线性化排列，然后将线性化的图像进行二维离散余弦变换，得到图像的DCT系数向量；

4)建立人脸数据库facebase

利用DCT系数向量，对图片进行剪裁处理，丢弃非显著信息，得到人脸信息，并将人脸信息分成N份，计算建立人脸数据库facebase；

5)建立与采集学生相对应的成绩信息库；

6)将学生的Facebase数据库与采集学生相对应的成绩信息库发送至学校教务处服务器；

7)工作人员核对学生的人脸信息与成绩信息，审核通过后存储于教务处信息系统，完成该学生的信息采集；

8)人脸认证，将提取的信息与成绩信息库中的相关信息相比对，验证成功，则选择查看自己的成绩单；若需要电子档，根据触屏显示器上提示在下方输入键盘处输入自己邮箱，而后便会收到盖有电子印章的成绩单电子档。

进一步地，所述步骤2)中，灰度化处理的相关公式为：

f(x,y)＝0.30R(x,y)+0.59G(x,y)+0.11B(x,y)

式中，f(x,y)为灰度化后在(x,y)处的灰度值，R(x,y)，G(x,y)，B(x,y)分别为在(x,y)处的三个分量的值。

再进一步地，所述步骤2)中，标准化图像转换为双精度图像的方法：将标准化图像的图片大小设为M×M，将其代入下述公式中，得到双精度图像：

A[M][M]＝(double)a[M][M]，

其中，a[M][M]来表示标准化的图像数据，A[M][M]表示双精度图片的数据；

再进一步地，所述步骤3)中，二维离散余弦变换的方程为：

式中，M为图片长宽的大小，y(k)是第k个余弦变换系数，k是广义频率变量，k＝1,2，......

x(n)是时序n点序列，n＝1,2........

w(k)为k取不同值时的系数。