[发明专利]结合人脸识别的智能闸机通行和考勤的方法及其系统

说明书

本发明公开了一种结合人脸识别的智能闸机通行和考勤的方法及其系统，预先采集员工的照片信息，并将他们的工号、姓名以及人脸信息存储到人脸数据库，对于进出人员都进行人脸采集，并将采集到的人脸信息与数据库中的人脸信息进行比对，得到最后的识别结果，完成通行和考勤，同时基于一定策略，定期更新注册过的人脸信息，完成人脸信息的自学习更新。本发明通过无感化的方式，能够有效提升考勤智能化水平，同时提高管理安全性。

技术领域

本发明涉及机器视觉和图像处理技术，具体涉及一种结合人脸识别的智能闸机通行和考勤的方法及其系统。

背景技术

信息技术的快速发展改变了人们的生活方式，提高了人们对智能化的认知水平，为了提高管理规范的标准化、智能化，越来越多的企业都在逐步引进智能化的管理方法。其中，日常考勤和安全管理是在内部智能化管理的第一步。在日常考勤方面，出现了很多种不同的考勤方式，如早期出现了签字考勤，后面的刷卡签到，再到后来的手机打卡考勤，这些考勤方式由于管理的不规范，出现了很多冒名顶替的考勤现象，并且不利于后面的考勤记录查询；在安全管理方面，一方面安排安保人员在出入口，防止陌生人员随意进出，这种管理方式明显缺乏智能化，另一方面，由于可以刷卡进入，陌生人员可以冒用他人的员工卡随意进入大楼，这种方式缺乏实名制管理，给楼宇内部的安全带来风险。

近些年，生物特征识别技术的快速迭代给考勤打卡方式带来了更多的可能性，如指纹识别、掌静脉识别、人脸识别等；指纹识别的优点是便捷易操作、识别速度快，但是对手指的湿度和清洁度要求较高，且部分人群手指纹路不明显、难以成像，同时手指需要和设备接触，卫生问题较为明显；掌静脉识别具有高度防伪、简便易用等特点，但由于其特殊的采集方式和高昂的制造成本，使用范围较小；人脸识别是一种非强制性、无接触式、高准确率的生物识别技术，并且由于深度学习的快速发展，人脸识别技术的计算成本大大降低，通过无接触式的方法，可以提供更加安全卫生的考勤环境。在现有的闸机通行技术上，加上人脸识别端机，采集进出楼宇的人脸信息，完成对员工的考勤打卡，同时由于人脸识别的实名属性，可以有效阻止陌生人通过身份伪造进入大楼，提高大楼的安全管理水平。

发明内容

本发明的目的在于提供一种结合人脸识别的智能闸机通行和考勤的方法及其系统。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种结合人脸识别的智能闸机通行和考勤的方法，具体包括如下步骤：

步骤1：将待注册员工的人脸信息、员工卡号、员工姓名注册到人脸数据库；

步骤2：利用MIPI摄像头采集可见光视频流和红外视频流，进行视频解码分别得到对应的每一帧图像，包括可见光图像和红外图像；

步骤3：对可见光图像进行尺寸缩小，然后送入NNIE深度网络推理框架，利用YOLOv3网络检测人脸，得到缩放尺寸下的人脸坐标、大小这些位置信息；

步骤4：对红外图像进行尺寸缩小，利用步骤3中的人脸坐标信息，对红外图片进行裁剪，然后将裁剪后的红外图像送入MTCNN网络中，进行活体检测；

步骤5：若步骤4活体检测不成功，则重新采集，否则利用步骤3中的人脸坐标信息，对可见光图像进行裁剪，同时还原至原尺寸，然后将还原的人脸图像送入MTCNN网络中，得到人脸的五个关键点坐标；

步骤6：对检测出的所有人脸的大小进行判断，依据步骤5的人脸关键点坐标，将人脸面积大于一定阈值的人脸进行人脸对齐，接着送入NNIE深度网络推理框架，利用SphereFace网络，得到人脸特征值；

步骤7：利用步骤6得到的人脸特征和步骤1数据库中已注册的人脸信息逐一对比，通过余弦距离算法计算相似度，并将最大的相似度和设定的阈值进行比较，判定是否识别通过；人脸识别成功后，人脸识别端机会显示被识别员工的工号和姓名进行考勤反馈，同时用绿框在终端界面将人脸进行标注，用于表明考勤成功，同时，人脸识别端机会向闸机发送报文，闸机成功接收后，打开闸门放行；未识别通过的则用红框进行标注，表示考勤失败；