一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台的制作方法

1.本发明涉及办公考勤技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台。

背景技术：

2.人脸识别是生物认证中非常热门的研究领域。人脸识别以其交互界面自然、廉价的采集设备、非接触式采集、使用方便等优点受到了人们的青睐，可应用于门禁考勤、系统登陆、出入境管理、嫌疑人照片比对等。
3.以人脸识别技术在考勤管理方面的应用来说，现有的人脸识别方式是用户站在人脸识别设备特定区域内，在光线充足，正面且稳定状态下完成用户人脸图片采集，并将采集到的人脸图片与人脸特征模板库的数据进行比对，人脸特征模板库一般是由特定管理员专门采集员工图片，采集一次后不再更新和丰富模板库，员工人脸识别准确率较低，不能实现对戴口罩等情况的正常识别；人脸识别设备的打卡数据是独立的，需要人工导出，处理后导入考勤管理系统，在进行数据统计、分析等应用，考勤管理过程所需的人工参与度高，整体管理效率低。

技术实现要素：

4.本发明提供一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，以解决现有技术方案人脸识别准确率低、考勤管理效率低的问题。
5.一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，包括：
6.智能考勤终端，所述智能考勤终端包括高清摄像头及人脸识别系统，所述高清摄像头检测人脸图像；所述人脸识别系统对采集的人脸图像进行分析处理，并提取人脸关键特征信息发送至边缘服务器；
7.边缘服务器，用于存储考勤管理系统下发的模板数据库，以对所述智能考勤终端采集的人脸关键特征信息进行比对，并将比对结果发送至考勤管理系统；
8.考勤管理系统，用于设置考勤管理规则，录入考勤人员信息，建立模板数据库，并根据所述边缘服务器输出的比对结果，对人脸识别通过的考勤人员的打卡记录进行分析和统计。
9.进一步地，所述人脸识别系统对人脸图像的分析处理过程包括活体判断，脸部有无遮挡判断，人脸图像处理及人脸关键特征信息提取。
10.进一步地，所述活体判断通过眨眼和/或张嘴和/或摇头和/或点头动作，验证用户是否为真实活体本人操作。
11.进一步地，对于脸部无遮挡的人脸图像，进行预处理后提取人脸关键特征信息；对于脸部有遮挡的人脸图像，进行高斯掩膜处理后提取人脸关键特征信息。
12.进一步地，所述图像预处理包括人脸图像的光线补偿，灰度变换，直方图均衡化，归一化，几何校正，滤波以及锐化；所述人脸关键特征信息包括眼睛，鼻子，嘴，下巴的局部，
及其几何结构关系。
13.进一步地，所述模板数据库包括标准模板数据库和特殊模板数据库，所述智能考勤终端将无遮挡的人脸关键特征信息发送至所述边缘服务器与标准模板数据库比对，将有遮挡的人脸关键特征信息发送至所述边缘服务器与特殊模板数据库比对；人脸关键特性信息比对通过后，将无遮挡的人脸关键特征信息存储至标准模板数据库，将有遮挡的人脸关键特征信息存储至特殊模板数据库。
14.进一步地，比对通过的人脸关键特征信息以区块链方式存储至所述标准模板数据库或所述特殊模板数据库。
15.进一步地，所述考勤管理系统包括考勤规则配置模块，员工信息管理模块，考勤管理模块，请假申请模块，组织管理模块，及考勤统计模块；
16.所述考勤规则配置模块支持自定义考勤规则；
17.所述员工信息管理模块支持对考勤人员信息进行新增，修改，删除及查询；
18.所述考勤管理模块支持考勤结果判断，及考勤记录；
19.所述请假申请模块支持考勤人员提出请假申请，并将请假审批结果同步至考勤管理模块；
20.所述组织管理模块支持对不同公司的组织信息进行管理；
21.所述考勤统计模块支持对考勤人员的考勤数据进行统计及查询。
22.进一步地，所述智能考勤终端连接终端控制器，所述终端控制器连接门禁管理系统，以对人脸比对通过的考勤人员放行。
23.进一步地，所述智能考勤终端还包括语音提示模块，以对考勤人员的人脸识别结果进行语音播报。
24.本发明的有益效果：
25.(1)本发明采用活体人脸检测，可有效抵御照片、视频、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的手段造成的欺骗行为，提高了人脸识别准确率；
26.(2)本发明的数据比对过程在边缘服务器中进行，将模板数据库下发到边缘服务器进行处理和控制，提高了人脸识别比对的效率；
27.(3)本发明通过区块链实现对人脸关键特征信息数据库数据的共享，并进行不断丰富更新，提高了对比准确率。
28.(4)本发明采用前后端一体化整体方案，考勤管理系统的数据可以实现直接调用和共享，极大的简化了考勤管理人员的工作效率和准确性。
附图说明
29.图1是本发明一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台一实施例的系统架构图；
30.图2是本发明一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台一实施例的流程图。
具体实施方式
31.为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的优选实施方式。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反的，提供这些实施方式的目的是为了对本发明的公开内容理解得
更加透彻全面。
32.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，不是为了限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
33.实施例一
34.请参阅图1，图1是本发明实施例一的系统架构图，如图1所示，一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，包括智能考勤终端，边缘服务器，及考勤管理系统，智能考勤终端连接边缘服务器，边缘服务器连接考勤管理系统；其中，智能考勤终端采集考勤人员的人脸图像并进行分析处理，提取人脸关键特征信息发送至边缘服务器；边缘服务器从考勤管理系统实时获取模板数据库，将智能考勤终端发送的人脸关键特征信息与模板数据库进行比对，并将比对结果发送至考勤管理系统；考勤管理系统记录比对通过的考勤人员的打卡信息，并进行分析和统计。
35.具体地，智能考勤终端包括高清摄像头和人脸识别系统。
36.高清摄像头采集考勤人员的人脸图像，当考勤人员在高清摄像头的拍摄范围内时，高清摄像头自动搜索并拍摄考勤人员的人脸图像。
37.人脸识别系统对人脸图像进行分析处理，分析处理过程包括活体判断，脸部有无遮挡判断，人脸图像处理及人脸关键特征信息提取。
38.高清摄像头检测到人脸后，人脸识别系统首先进行活体判断，甄别筛除图片、视频、面具等欺骗行为，活体判断通过眨眼和/或张嘴和/或摇头和/或点头动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪技术，验证考勤人员是否为真实活体本人操作。
39.若活体检测不通过，则智能考勤终端显示界面提示“请重新尝试，需要员工本人操作”后退出。
40.若活体检测通过，人脸识别系统继续判断考勤人员脸部有无遮挡，如戴口罩或太阳镜等。
41.若无遮挡，则对人脸图像进行预处理后提取人脸关键特征信息；
42.人脸图像预处理主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
43.若有遮挡，则对人脸图像进行高斯掩膜处理后提取人脸关键特征信息。
44.人脸关键特征信息包括眼睛，鼻子，嘴，下巴的局部，及其几何结构关系。
45.具体地，边缘服务器存储备份考勤管理系统下发的模板数据库，其中，模板数据库包括标准模板数据库和特殊模板数据库，人脸识别系统将脸部无遮挡的人脸关键特征信息数据发送至边缘服务器与标准模板数据库的数据进行比对，将脸部有遮挡的人脸关键特征信息数据发送至边缘服务器与特殊模板数据库的数据进行比对，具体方法为：
46.预先设定一个阈值；
47.将人脸关键特征信息数据与模板数据库中的特征模板信息数据进行匹配，输出比对的相似度值；
48.当相似度值超过阈值，则输出比对结果为“通过”；
49.当相似度值未超过阈值，否则输出比对结果为“未通过”，并提示“请重新检测”。
50.具体地，将比对结果为“通过”的人脸关键特征信息数据以区块链方式存储至模板数据库，其中，无遮挡的人脸关键特征信息数据存储至标准模板数据库，有遮挡的人脸关键特征信息数据存储至特殊模板数据库，标准模板数据库和特殊模板数据库的数据不断丰富更新，边缘服务器实时备份标准模板数据库和特殊模板数据库的数据。
51.具体地，考勤管理系统用于设置考勤管理规则，录入考勤人员信息，建立模板数据库，并根据边缘服务器输出的比对结果，对人脸识别通过的考勤人员的打卡记录进行分析和统计；考勤管理系统包括考勤规则配置模块，员工信息管理模块，考勤管理模块，请假申请模块，组织管理模块，及考勤统计模块。
52.考勤规则配置模块支持用户进行考勤规则自定义配置，在该模块预先设置迟到、早退、请假、旷工的规则指标，根据考勤人员打卡数据自动判断当日考勤正常或考勤异常。
53.员工信息管理模块支持对考勤人员信息进行统一管理，支持新增，修改，删除，查询员工信息。
54.考勤管理模块支持对考勤人员的考勤记录进行管理，该模块结合考勤规则配置模块和请假申请模块，支持考勤记录，考勤结果判断，及考勤数据查询。
55.请假申请模块支持考勤人员提出请假申请，包括年假、病假、事假、婚假、产假、陪产假、调休、工伤假、法定假、丧假等。
56.组织管理模块支持对不同公司的组织信息进行管理，可以增加、删除、修改、查询组织信息，提供集团-公司-子公司不同的组织架构，该模块与员工信息管理模块进行关联，在考勤人员信息录入时可以直接调用选择所在的组织信息，减少管理员录入的工作量。
57.考勤统计模块支持根据考勤管理模块的数据自动生成考勤日统计报表、月统计报表、部门统计报表，并将统计结果以图表、图形的形式展示出来，方便用户查看数据。
58.在其他实施例中，智能考勤终端连接终端控制器，终端控制器连接门禁管理系统，当人脸数据比对通过后，边缘服务器向终端控制器发送指令，终端控制器控制门禁管理系统对考勤人员放行。
59.在其他实施例中，智能考勤终端还设有语音提示模块，以对考勤人员的人脸识别结果进行语音播报。
60.请参阅图2，图2是本发明实施例一的系统流程图，如图2所示，一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台的工作流程包括：
61.s10、设置考勤管理规则，录入考勤人员信息，建立模板数据库，具体包括以下步骤：
62.s11、在考勤规则配置模块设置考勤管理规则，考勤管理规则包括迟到、早退、请假、旷工等时间参数；在组织管理模块录入考勤人员所属组织信息，组织信息包括企业名称及职能部门；在员工信息管理模块录入考勤人员信息，考勤人员信息包括姓名及工号，员工信息管理模块自动调用组织管理模块的组织信息；
63.s12、在智能考勤终端录入考勤人员的无遮挡人脸数据，以区块链方式存储至标准模板数据库和特殊模板数据库；
64.s13、边缘服务器实时获取标准模板数据库和特殊模板数据库的数据。
65.s20、智能考勤终端检测人脸，人脸识别系统对人脸图像进行分析处理，并获取人脸关键特征信息，具体包括以下步骤：
66.s21、智能考勤终端的高清摄像头检测到人脸，进行活体判断；
67.人脸识别系统主要采用眨眼和/或张嘴和/或摇头和/或点头动作方式判断考勤人员是否为活体，可有效抵御照片、视频、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的手段造成的欺骗行为。
68.若非活体，则提示“请重新尝试，需要员工本人操作”，并结束检测流程；
69.若为活体，则进入下一步。
70.s22、人脸识别系统判断检测到的活体脸部有无遮挡，对人脸图像进行处理并提取人脸关键特征信息；
71.若脸部无遮挡，则对人脸图像进行预处理，定位人脸关键部位坐标，提取人脸关键特征信息；
72.若脸部有遮挡，则采用高斯掩膜法对人脸图像进行处理，提取人脸关键特征信息。
73.s23、将提取的人脸关键特征信息数据发送至边缘服务器。
74.s30、边缘服务器将检测到的人脸关键特征信息数据与模板数据库的数据进行比对，输出比对结果，具体包括以下步骤：
75.s31、人脸识别系统预设相似度阈值，将阈值发送至边缘服务器；
76.s32、将提取的人脸关键特征信息数据与模板数据库进行比对：
77.将脸部无遮挡的人脸关键特征信息与标准模板数据库进行比对，输出相似度值；
78.将脸部有遮挡的人脸关键特征信息与特殊模板数据库进行比对，输出相似度值。
79.s33、输出比对结果。
80.当相似度值未超过阈值，则比对结果为“未通过”，提示“请重新检测”，返回步骤s20；
81.当相似度值超过阈值，则输出比对结果为“通过”，进入下一步。
82.s34、边缘服务器将比对结果为“通过”的人脸关键特征信息数据以区块链方式存储至模板数据库，其中无遮挡的人脸关键特征信息数据存储至标准模板数据库，有遮挡的人脸关键特征信息数据存储至特殊模板数据库。
83.s40、边缘服务器将比对通过的考勤人员的考勤数据发送至考勤管理系统，考勤管理系统对考勤数据进行分析和统计，具体包括以下步骤：
84.s41、考勤管理模块判断是否为当天第一次比对识别；
85.若是当天第一次比对识别，则提示“打卡成功”，并记录考勤人员姓名，工号，及打卡时间，考勤管理模块将本次打卡时间自动记录为“考勤起点时间”；
86.若不是当天第一次比对识别，则进入下一步。
87.s42、考勤管理模块判断是否为当天最后一次比对识别：
88.若是当天最后一次比对识别，则提示“打卡成功”，并记录考勤人员姓名，工号，及打卡时间，考勤管理模块将本次打卡时间自动记录为“考勤终点时间”；
89.若不是当天最后一次对比识别，则提示“打卡成功”，并记录考勤人员姓名，工号，及打卡时间。
90.s43、考勤统计模块对考勤人员的考勤数据进行汇总，输出考勤统计结果。
91.考勤统计模块调用请假申请模块，及考勤管理模块数据，对员工考勤数据进行统计汇总，生成考勤日统计报表、月统计报表、部门统计报表，公司统计报表，并将统计结果以
图表、图形的形式展示出来，方便用户查看数据。
92.以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本技术权利要求所限定的范围内。

技术特征：

1.一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，包括：智能考勤终端，所述智能考勤终端包括高清摄像头及人脸识别系统，所述高清摄像头检测人脸图像；所述人脸识别系统对采集的人脸图像进行分析处理，并提取人脸关键特征信息发送至边缘服务器；边缘服务器，用于存储考勤管理系统下发的模板数据库，以对所述智能考勤终端采集的人脸关键特征信息进行比对，并将比对结果发送至考勤管理系统；考勤管理系统，用于设置考勤管理规则，录入考勤人员信息，建立模板数据库，并根据所述边缘服务器输出的比对结果，对人脸识别通过的考勤人员的打卡记录进行分析和统计。2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，所述人脸识别系统对人脸图像的分析处理过程包括活体判断，脸部有无遮挡判断，人脸图像处理及人脸关键特征信息提取。3.根据权利要求2所述的一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，所述活体判断通过眨眼和/或张嘴和/或摇头和/或点头动作，验证用户是否为真实活体本人操作。4.根据权利要求3所述的一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，对于脸部无遮挡的人脸图像，进行预处理后提取人脸关键特征信息；对于脸部有遮挡的人脸图像，进行高斯掩膜处理后提取人脸关键特征信息。5.根据权利要求4所述的一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，所述图像预处理包括人脸图像的光线补偿，灰度变换，直方图均衡化，归一化，几何校正，滤波以及锐化；所述人脸关键特征信息包括眼睛，鼻子，嘴，下巴的局部，及其几何结构关系。6.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，所述模板数据库包括标准模板数据库和特殊模板数据库，所述智能考勤终端将无遮挡的人脸关键特征信息发送至所述边缘服务器与标准模板数据库比对，将有遮挡的人脸关键特征信息发送至所述边缘服务器与特殊模板数据库比对；人脸关键特性信息比对通过后，将无遮挡的人脸关键特征信息存储至标准模板数据库，将有遮挡的人脸关键特征信息存储至特殊模板数据库。7.根据权利要求6所述的一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，比对通过的人脸关键特征信息以区块链方式存储至所述标准模板数据库或所述特殊模板数据库。8.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，所述考勤管理系统包括考勤规则配置模块，员工信息管理模块，考勤管理模块，请假申请模块，组织管理模块，及考勤统计模块；所述考勤规则配置模块支持自定义考勤规则；所述员工信息管理模块支持对考勤人员信息进行新增，修改，删除及查询；所述考勤管理模块支持考勤结果判断，及考勤记录；所述请假申请模块支持考勤人员提出请假申请，并将请假审批结果同步至考勤管理模块；所述组织管理模块支持对不同公司的组织信息进行管理；所述考勤统计模块支持对考勤人员的考勤数据进行统计及查询。9.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，所述智
能考勤终端连接终端控制器，所述终端控制器连接门禁管理系统，以对人脸比对通过的考勤人员放行。10.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智慧考勤管理平台，其特征在于，所述智能考勤终端还包括语音提示模块，以对考勤人员的人脸识别结果进行语音播报。

技术总结

本发明公开了一种基于人脸识别算法的智慧考勤管理平台，包括智能考勤终端，所述智能考勤终端包括高清摄像头及人脸识别系统，所述高清摄像头检测人脸图像，所述人脸识别系统对采集的人脸图像进行分析处理，并提取人脸关键特征信息发送至边缘服务器；边缘服务器，用于存储考勤管理系统下发的模板数据库，以对所述智能考勤终端采集的人脸关键特征信息进行比对，并将比对结果发送至考勤管理系统；考勤管理系统，用于设置考勤管理规则，录入考勤人员信息，建立模板数据库，并根据所述边缘服务器输出的比对结果，对人脸识别通过的考勤人员的打卡记录进行分析和统计。本发明与现有技术相比，人脸识别准确率高、考勤管理效率高。考勤管理效率高。考勤管理效率高。