[发明专利]基于人脸识别的校园招聘无感签到方法

权利要求书

1.一种基于人脸识别的校园招聘无感签到方法，其特征在于，该方法基于签到系统实现，签到系统包括人脸注册模块、人脸识别服务端模块、基于PHP的web前端管理模块；其中人脸注册模块用于将学生人脸特征、学生姓名、学生学号存储到人脸库中；人脸识别服务端模块用于对网络摄像头采集的图像进行人脸检测与识别，以及与web前端管理模块交互；web前端管理模块用于对现场监控视频及其分析处理结果实时查看，所述签到方法包含以下步骤：

步骤1，对网络摄像头rtsp视频流解码得到每一帧图片，并将格式转为通用的Mat格式；

步骤2，将步骤1得到的Mat格式图片，通过人脸检测算法检测出图片中的所有人脸以及人脸部分特征点；

步骤3，将检测出的所有人脸进行人脸对齐操作；

步骤4，将所有对齐后的人脸，逐一用人脸识别模型提取人脸特征，并与数据库中已注册人脸逐一比对计算相似度，通过计算人脸特征间的余弦距离得到相似度，取最高相似度max_similarity；设定人脸相似度阈值threshold，若max_similarity＝threshold，则识别通过，并将具体人脸信息发到前端html页面以及存入记录数据库中，否则处理下一张人脸；

步骤5，将识别通过与未通过的人脸分别用不同颜色框在图片上标注，并将标注后的图片转成视频流；

步骤6，设计web界面，播放步骤5所得的视频流以及接收步骤4识别通过的人脸信息，并在html页面渲染。

2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的校园招聘无感签到方法，其特征在于，所述步骤1中rtsp视频流解码利用ffmpeg解析rtsp流，再调用nvidia显卡解码库中解码函数，然后将图像数据从显存拷贝到内存中实现，图像数据格式由NV12变为RGB。

3.根据权利要求1所述的基于人脸识别的校园招聘无感签到方法，其特征在于，所述步骤2中人脸检测算法基于MTCNN改进实现，将caffe版本的MTCNN改成opencv下dnn版本，进行框架加速，检测结果包括人脸、眼睛、嘴巴、鼻子的具体位置。

4.根据权利要求1所述的基于人脸识别的校园招聘无感签到方法，其特征在于，所述步骤4中人脸识别模型基于SphereFace网络结构改进训练实现，修改SphereFace损失函数为ArcFace损失函数。

5.根据权利要求1所述的基于人脸识别的校园招聘无感签到方法，其特征在于，所述步骤5中生成的视频流为实时的rtmp流。

6.根据权利要求1所述的基于人脸识别的校园招聘无感签到方法，其特征在于，所述步骤5中，将识别通过与未通过的人脸分别用绿色和红色框在图片上标注。

7.根据权利要求1所述的基于人脸识别的校园招聘无感签到方法，其特征在于，所述网络摄像头架设在校园招聘场所出入口。