PAGEPAGEV基于Python考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)摘要：近幾年來(lái)，人臉識(shí)別的應(yīng)用技術(shù)發(fā)展迅速，有效地提高了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率和速度，為人臉識(shí)別在許多領(lǐng)域的應(yīng)用鋪墊好了根底。而且自從2016年以來(lái)，人臉識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴(kuò)大，特別自從2016年下半年開(kāi)始，人臉識(shí)別技術(shù)等的各種應(yīng)用案例的運(yùn)用落地速度飛快，普及程度也有所提高，諸如此類(lèi)手機(jī)攝像頭開(kāi)鎖及考勤門(mén)禁人臉識(shí)別功能等。2017年出現(xiàn)井噴，在各種應(yīng)用和領(lǐng)域中熠熠生輝，目前來(lái)看很有發(fā)展得前景。經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。隨著人臉識(shí)別算法的成熟，人臉識(shí)別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于諸如此類(lèi)財(cái)務(wù)支付、各種認(rèn)證、美容攝像、公安事業(yè)等領(lǐng)域。本文在如今Python人臉識(shí)別的現(xiàn)有研究成果下，顯淺使用Python語(yǔ)言的第三方庫(kù)Dlib，通過(guò)機(jī)器深度學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的各種功能，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)，完成用戶(hù)注冊(cè)，用戶(hù)識(shí)別，考勤系統(tǒng)管理等功能整合。該系統(tǒng)考勤相對(duì)于傳統(tǒng)考勤系統(tǒng)具有靈活、編程簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確率相對(duì)較高等的優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別；Python語(yǔ)言；dlib庫(kù)；考勤系統(tǒng)。DesignandimplementationofattendancesystembasedonPythonAbstract：Inrecentyears,theapplicationtechnologyoffacerecognitionhasdevelopedrapidly,whichhaseffectivelyimprovedtheaccuracyandspeedoffacerecognition,andpavedthewayfortheapplicationoffacerecognitioninmanyfields.Since2016,theapplicationfieldoffacerecognitionhasgraduallyexpanded,especiallysincethesecondhalfof2016,thespeedoflandingofvariousapplicationcasesoffacerecognitiontechnologyhasbeensignificantlyaccelerated,andthepopularityhasalsoincreased.Facerecognitionfunction,etc.Ablowoutappearedin2017,whichisshininginvariousapplicationsandfields.Atpresent,ithasapromisingdevelopmentprospect.Afterdecadesofdevelopment,facerecognitiontechnologyhasbecomearesearchhotspotinthefieldofcomputervision.Withthematurityoffacerecognitionalgorithms,facerecognitiontechnologyhasbeenwidelyusedinsuchfieldsasfinancialpayment,variouscertifications,beautycameras,publicsecurity,andotherfields.BasedonthecurrentresearchresultsofPythonfacerecognition,thispaperusesthethird-partylibraryDlibofPythonlanguagetoimplementvariousfunctionsoffacerecognitionthroughmachinedeeplearning,anddesignandimplementaninnovativefacerecognitionattendancesystem.,Completeuserregistration,useridentification,attendancesystemmanagementandotherfunctionsintegration.Comparedwiththetraditionalattendancesystem,thissystemhastheadvantagesofflexibility,simpleprogramming,andrelativelyhighaccuracy.Keywords：Facerecognition;Pythonlanguage;dliblibrary;attendancesystem.目錄TOC\o"1-3"\h\u27348第一章緒論 133691.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)的背景 184311.2課題目的與意義 1220821.3課題的研究現(xiàn)狀 23911.4論文系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與內(nèi)容 216441.5考勤管理系統(tǒng)簡(jiǎn)介 3272231.5.1概述 347911.5.2考勤管理系統(tǒng)的歷史概述 3208421.5.3常見(jiàn)考勤系統(tǒng) 48931第二章開(kāi)發(fā)技術(shù)及環(huán)境搭建 5268172.1、Dlib庫(kù)介紹 5295642.2、Python3.6+OpenCV3.2環(huán)境搭建 6237402.21、python安裝 6269662.22、搭建python虛擬環(huán)境 7318452.23、安裝openVC的先決條件 889152.24、編譯openVC環(huán)境 9128442.25、安裝驗(yàn)證 11225032.3、Python3.6+dlib19.4環(huán)境搭建 1162252.3.1、dlib之前的準(zhǔn)備 11315992.3.2、安裝dlib依賴(lài) 11310922.3.3、安裝dlib 1330592.3.4、實(shí)例檢測(cè) 11263042.4、數(shù)據(jù)庫(kù)的建立 14219992.5、VisualStudio連接SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù) 16127022.5.1連接數(shù)據(jù)庫(kù)流程 1620172.5.2注意事項(xiàng) 185016第三章設(shè)計(jì)需求分析 1996323.1開(kāi)發(fā)需完成目標(biāo) 19281403.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析 19123.3系統(tǒng)性能需求分析 2056483.4功能性需求分析 2016783.5本章小結(jié) 215735第四章人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 2261624.1、功能概括 22163524.2、考勤系統(tǒng)用戶(hù)注冊(cè)功能 22165664.3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 2365004.3.1SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái) 23291784.3.2SQL語(yǔ)言 2491544.3.3數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)概括 24290554.4、考勤系統(tǒng)識(shí)別流程 25240634.5、系統(tǒng)界面的設(shè)計(jì) 2623178第五章系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) 2754325.1、Python3.6+OpenCV3.2識(shí)別 27125275.1.1、獲圖實(shí)時(shí)檢測(cè) 2793325.1.2、本地獲取圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)并保存圖片 28143565.2、Python3.6+dlib19.4識(shí)別實(shí)例 31112855.2.1、生成方形框識(shí)別人臉 3259195.2.2、關(guān)鍵線識(shí)別人臉 33178695.3用戶(hù)界面模塊的實(shí)現(xiàn) 3523443第六章考勤系統(tǒng)測(cè)試 3885126.1測(cè)試的目的和意義 38138046.2系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境 3858226.3系統(tǒng)測(cè)試原則 38266156.4系統(tǒng)測(cè)試方法 39268056.5系統(tǒng)測(cè)試過(guò)程 40232806.6考勤系統(tǒng)測(cè)試總結(jié) 4229133參考文獻(xiàn)： 4317340致謝 45PAGEPAGE45緒論1.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)的背景人臉識(shí)別的研究起源在20世紀(jì)60年代，是Bledsoe和Chen最開(kāi)始發(fā)表的。在過(guò)去的兩年中，人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展迅速。一路走來(lái)有效地提高識(shí)別精確度和速度，為這項(xiàng)研究的廣泛發(fā)展提供了基礎(chǔ)。其實(shí)，從2016年以來(lái)，人臉識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域就開(kāi)始逐步擴(kuò)大，各種各樣的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用明顯加快，百花齊放應(yīng)接不暇。進(jìn)入2017年后，它迎來(lái)了它的春天，并在許多應(yīng)用程序和許多領(lǐng)域大放異彩。按行業(yè)劃分的領(lǐng)域通常囊括：軍事，公安，企業(yè)，機(jī)構(gòu)，工廠，學(xué)校，房地產(chǎn)，家庭等等各行各業(yè)。例如準(zhǔn)入在倉(cāng)庫(kù)，計(jì)算機(jī)室，辦公樓，辦公室，數(shù)據(jù)室，檔案室，實(shí)驗(yàn)室等中進(jìn)行控制，出勤簽到，巡邏，識(shí)別，追蹤和預(yù)警等適用范圍也很廣。隨著人臉識(shí)別算法的不斷改進(jìn)，人臉識(shí)別技術(shù)在保險(xiǎn)金融等行業(yè)得到了很深度的挖掘使用。本文在現(xiàn)有人臉識(shí)別領(lǐng)域鉆研成果的基礎(chǔ)上，利用Python語(yǔ)言的第三方庫(kù)dlib，完成用戶(hù)注冊(cè)，用戶(hù)識(shí)別，考勤系統(tǒng)管理等功能集成。1.2課題目的與意義人臉識(shí)別用于身份識(shí)別，它是一種取決于人臉模型的特征信息的生物識(shí)別技術(shù)，其中具有的唯一性和難以取代復(fù)制的特點(diǎn)，使人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)等人臉識(shí)別類(lèi)應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。它不僅因?yàn)槿四樧R(shí)別系統(tǒng)無(wú)需任何介質(zhì)完成以往需要實(shí)物去達(dá)到的目的，所以可以節(jié)省不少成本，并且還免去實(shí)物造成的麻煩。鐵打的系統(tǒng)，嚴(yán)格規(guī)范并且靈活管理員工或者學(xué)生的考勤，而流水的考勤人不需要導(dǎo)致修改更換物料，例如員工信息卡和門(mén)鎖等，只需對(duì)新的人臉信息重新進(jìn)行注冊(cè)錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，直接進(jìn)行新的考勤運(yùn)轉(zhuǎn)。最后，人臉識(shí)別系統(tǒng)可以逐步完善，搭配各種平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)方式越來(lái)越簡(jiǎn)單，很好避免替代傳統(tǒng)打卡的效率低下情況，還有統(tǒng)計(jì)困難造成的人力管理，甚至是性?xún)r(jià)比低的使用和維運(yùn)成本。1.3課題的研究現(xiàn)狀人臉是確定一個(gè)人身份的最重要的方法之一。而作為一個(gè)人的最顯著差異化標(biāo)簽，人臉識(shí)別是通過(guò)生物特征對(duì)人的身份進(jìn)行辨認(rèn)，是未來(lái)的一個(gè)很有前景的方向。近幾年來(lái)，人臉識(shí)別的應(yīng)用技術(shù)發(fā)展迅速，有效地提高了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率和速度，為人臉識(shí)別在許多領(lǐng)域的應(yīng)用鋪墊好了根底。而作為非常熱門(mén)的編程語(yǔ)言Python，其作用也是越來(lái)越大。其中Python語(yǔ)言利用Dlib第三方庫(kù)實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別方法，也是受到了很廣泛的挖掘。大到公安系統(tǒng)小到每一個(gè)人的手機(jī)人臉解鎖，研究人臉識(shí)別具有非常重要的理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。1.4論文系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與內(nèi)容人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)，重點(diǎn)是對(duì)人臉的檢測(cè)和特征提取。因?yàn)槠涞讓邮且环NPython語(yǔ)言利用Dlib第三方庫(kù)實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別方法。這里不同技術(shù)會(huì)采用不同的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉面部特征的抽象。歸納起來(lái)大致都可以分為以下幾個(gè)流程：人臉檢測(cè)、人臉規(guī)范化人臉特征提取、人臉識(shí)別。本文目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)可以分為以下功能需求：1.用戶(hù)端人臉數(shù)據(jù)采集注冊(cè)，通過(guò)攝像機(jī)收集面部圖像，創(chuàng)建面部文件并將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。2.系統(tǒng)進(jìn)行考勤用戶(hù)人臉識(shí)別，將相機(jī)收集的面部圖像與文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，然后進(jìn)行驗(yàn)證。3.考勤系統(tǒng)管理，由管理界面和考勤通過(guò)人臉識(shí)別記錄，可迅速提取數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)是一個(gè)基于人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)。在功能實(shí)現(xiàn)中使用的Dlib庫(kù)是由深度學(xué)習(xí)的，利用人臉識(shí)別模型和經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器得到人臉特征值。通過(guò)對(duì)一個(gè)人面部的觀察，可以獲得很多信息，如：性別、身體狀況、情緒、年齡等。其實(shí)，人臉檢測(cè)就是一個(gè)特別復(fù)雜的過(guò)程，本文所研究只是人臉識(shí)別的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。1.5考勤管理系統(tǒng)簡(jiǎn)介1.5.1概述考勤管理是指用現(xiàn)代方法對(duì)單位內(nèi)部，企業(yè)和事業(yè)單位，以及機(jī)關(guān)等人力資源進(jìn)行合理的組織和配置，合理控制和協(xié)調(diào)員工的思想和行為，在約束條件下充分發(fā)揮人的主觀能動(dòng)性，使每個(gè)人都能發(fā)揮自己的才能，為自己的目標(biāo)或業(yè)績(jī)找到舞臺(tái)。傳統(tǒng)的公司企業(yè)，對(duì)于考勤，比如工資核算及發(fā)放、請(qǐng)假、員工上下班簽到等都是通過(guò)指定的傳統(tǒng)物料和考勤人員用人工操作來(lái)搞定的。1.5.2考勤管理系統(tǒng)的歷史概述總體來(lái)說(shuō)，在20世紀(jì)60年代開(kāi)始，以往的人工考勤都是傳統(tǒng)的人力打卡，系統(tǒng)的效率非常低，漏洞也非常多，這種情況持續(xù)在第一代計(jì)算機(jī)考勤管理系統(tǒng)誕生之前。在第一代計(jì)算機(jī)考勤管理系統(tǒng)研發(fā)之后，受制約于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)發(fā)展水平，第一代計(jì)算機(jī)考勤系統(tǒng)并不好用。而后，得益于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展，在這段時(shí)間里考勤系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用擁有著比以前雄厚的技術(shù)后盾。在大概20世紀(jì)70年代時(shí)候在第二代計(jì)算機(jī)考勤系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生之，而且與第一代相比，第二代系統(tǒng)有了很大的進(jìn)步，功能也相對(duì)完善。但第二代系統(tǒng)的實(shí)用性還是有待提高。而到了接近21世紀(jì)，人類(lèi)越來(lái)越知道計(jì)算機(jī)的重要性，計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等系列學(xué)科迅猛成長(zhǎng)，讓考勤管理正逐步走向現(xiàn)代化。我國(guó)在走向國(guó)際化，全球化，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，特別是在現(xiàn)代企業(yè)中，開(kāi)始重視人員考勤，而在跟國(guó)際接壤的影響下，懂得出勤效率的高低直接關(guān)系到企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。在此背景下，第三代計(jì)算機(jī)考勤管理系統(tǒng)逐步普及，解決了人員考勤的諸多問(wèn)題。1.5.3常見(jiàn)考勤系統(tǒng)總的來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在的考勤管理系統(tǒng)根據(jù)考勤方式的不同，具體可以分成幾個(gè)主流的類(lèi)型，有卡片式類(lèi)型、生物識(shí)別式類(lèi)型、動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別類(lèi)型的考勤系統(tǒng)等。最基礎(chǔ)的卡片式是最穩(wěn)定的，以磁卡作為媒介進(jìn)行考勤主體的運(yùn)用，要求待考勤人必須攜帶與之身份相對(duì)應(yīng)的磁卡，通過(guò)刷磁卡內(nèi)保存的條碼信息來(lái)實(shí)現(xiàn)考勤。簡(jiǎn)單容易，但缺點(diǎn)也是比較多的。物料的成本較高，后期維護(hù)的工作量也相對(duì)來(lái)說(shuō)比較大，而且其采用的是始于“物”的方式，壽命短的同時(shí)也當(dāng)然阻止不了別人代考勤的發(fā)生，保密性不好。還有在現(xiàn)代生活中，卡片具有容易被復(fù)制的缺陷，密碼也有泄露風(fēng)險(xiǎn)。這里與卡片考勤系統(tǒng)相比，指紋考勤系統(tǒng)是更進(jìn)步且越來(lái)越普遍的考勤系統(tǒng)使用。指紋考勤和人臉特征識(shí)別考勤系統(tǒng)都是是利用考勤人的生物特征來(lái)實(shí)現(xiàn)考勤流程的，總的來(lái)對(duì)比，物理打卡考勤存在易丟失、使用壽命有限的問(wèn)題。一般來(lái)說(shuō)，在先階段考勤系統(tǒng)中，指紋識(shí)別考勤還是占據(jù)主要地位的，其應(yīng)用范圍也比較普遍。重要的是要有良好的保密性。指紋直接用于考勤，指紋唯一穩(wěn)定?？记诜绞揭埠莒`活，可以滿(mǎn)足復(fù)雜的考勤輪班需求。而本文所研究的是目前比較新穎的考勤系統(tǒng)辦法，利用python人臉識(shí)別完成考勤，更加靈活地實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)考勤，采用“人”為基礎(chǔ)的出勤方式，能夠有效解決代人出勤的問(wèn)題，因?yàn)椴皇芷渌鈦?lái)因素的影響，這樣的考勤系統(tǒng)后期維護(hù)工作量小，成本低使用人臉識(shí)別考勤雖然在準(zhǔn)確度亟需提升，但是進(jìn)步有目共睹，得到的考勤可信度開(kāi)始提高，結(jié)果更加真實(shí)、有效。開(kāi)發(fā)技術(shù)及環(huán)境搭建2.1、Dlib庫(kù)介紹最近這些年來(lái)，Python成長(zhǎng)的開(kāi)展適當(dāng)迅猛。Python言語(yǔ)之所以開(kāi)展得如此快，得益于其源代碼開(kāi)源性和代碼開(kāi)發(fā)的高效性。Python社區(qū)提供了很多的第三方庫(kù)，它們可以完成數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)剖析和科學(xué)計(jì)算等多個(gè)方面的功能，其中Dlib庫(kù)便是一個(gè)比較出名的第三方庫(kù)，可以完成人臉檢測(cè)和識(shí)別，其算法選用HOG特征與級(jí)聯(lián)分類(lèi)器，算法的完成大概過(guò)程有：將照片圖像進(jìn)行灰度化；對(duì)于選用Gamma校正法對(duì)圖畫(huà)進(jìn)行色彩空間的標(biāo)準(zhǔn)化；對(duì)每個(gè)圖畫(huà)像素進(jìn)行梯度的計(jì)算；有效的小單元格區(qū)分圖像畫(huà)面；然后生成每個(gè)單元格的梯度直方圖；把單元格組合成大的塊，塊內(nèi)歸一化梯度直方圖；最后生成HOG特征描述向量。Dlib是一個(gè)包含機(jī)器學(xué)習(xí)算法的C++開(kāi)源工具包。Dlib可以幫助開(kāi)發(fā)者創(chuàng)建許多復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，來(lái)解決各種各樣的實(shí)際問(wèn)題。目前，Dlib已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域，包括機(jī)器人、嵌入式設(shè)備、手機(jī)和大規(guī)模高性能計(jì)算環(huán)境等。還有一點(diǎn)就是，Dlib是開(kāi)源和免費(fèi)的。其git如圖2.1：圖2.1這里說(shuō)一下有關(guān)Dlib的主要特點(diǎn)：1.Dlib為每一個(gè)類(lèi)和函數(shù)提供了完整的文檔說(shuō)明，同時(shí)還提供了debug模式；不像很多其他傳統(tǒng)的開(kāi)源庫(kù)一樣繁重。在debug模式中，用戶(hù)大可以任意調(diào)試代碼，查看變量和對(duì)象的值，并且能快速定位到錯(cuò)誤點(diǎn)。此外，Dlib還提供了大量的實(shí)例供給參考。2.Dlib庫(kù)具有高質(zhì)量的可移植代碼。眾所周知，Dlib不依賴(lài)第三方庫(kù)，無(wú)須安裝和配置，這部分可前往官網(wǎng)howtocompile的介紹，介紹界面在左側(cè)樹(shù)形目錄里。還有就是，Dlib可用在window、MacOS、Linux系統(tǒng)上，適配性比較高。3.可以供給大量的機(jī)器學(xué)習(xí)或圖像處理算法，這邊可以參考《Dlib學(xué)習(xí)及換臉程序》?？梢钥偨Y(jié)為：（1）深度學(xué)習(xí)（2）基于SVM的分類(lèi)和遞歸算法（3）針對(duì)大規(guī)模分類(lèi)和遞歸的降維方法（4）相關(guān)向量機(jī)。是與支持向量機(jī)相同的函數(shù)形式稀疏概率模型，對(duì)未知函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類(lèi)。其訓(xùn)練是在貝葉斯框架下進(jìn)行的，與SVM相比，不需要估計(jì)正則化參數(shù)，其核函數(shù)也不需要滿(mǎn)足Mercer條件，需要更少的相關(guān)向量，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，測(cè)試時(shí)間短。（5）聚類(lèi)：linearorkernelk-means,ChineseWhispers,andNewmanclustering.

RadialBasisFunctionNetworks（6）多層感知機(jī)2.2、Python3.6+OpenCV3.2環(huán)境搭建2.2.1、python安裝可以從官網(wǎng)上下載最新版本的python，本文選擇的是dmg文件，可以直接雙擊安裝python3.6。python官網(wǎng)：/downloads/完成之后需要更新一下PATH的目錄：Win+F，輸入cmd，在~/.bash_profile中添加（顯示不存在的話就要在這里進(jìn)行添加）$vim~/.bash_profileexportPATH=/usr/local/bin:$PATH然后重新加載~/.bash_profile，保證更新成功$source~/.bash_profile確認(rèn)python安裝成功$whichpython3/usr/local/bin/python$python3–versionPython.2、搭建python虛擬環(huán)境首先需要重新開(kāi)一個(gè)虛擬環(huán)境來(lái)做python里opencv的開(kāi)發(fā)。這里的作用，雖然虛擬環(huán)境不是必須的步驟，但是因?yàn)槲覀冸娔X需要開(kāi)發(fā)各種各樣的項(xiàng)目，避免沖突。首先，安裝虛擬環(huán)境virtualenv和virtualenvwrapper。pip3installvirtualenvvirtualenvwrapper這個(gè)虛擬環(huán)境是在python環(huán)境中都可以用的。這里我們更新~/.bash_profile的設(shè)置。#Virtualenv/VirtualenvWrapperexportVIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/local/bin/python3source/usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh然后重新加載.bash_profile：$source~/.bash_profile為了便于安裝一些這個(gè)項(xiàng)目需要的額外的包并進(jìn)行圖片處理，這里創(chuàng)建一個(gè)cv3的虛擬環(huán)境進(jìn)行開(kāi)發(fā)。$mkvirtualenvcv3-ppython3mkvirtualenv后會(huì)自動(dòng)進(jìn)入cv3，這里有一個(gè)注意的事項(xiàng)：本身已經(jīng)存在了此環(huán)境，需要再次進(jìn)入該環(huán)境，用worken，成功進(jìn)入到cv3環(huán)境：$workonCV3在這里安裝numpy是進(jìn)入python的前提條件：$pipinstallnumpy2.2.3、安裝openVC的先決條件我把編譯openVC能用到的開(kāi)發(fā)工具這里詳細(xì)列出來(lái)：先是：$brewinstallcmakepkg-config這里可以同時(shí)下載各種圖片格式讀取的包：$brewinstalljpeglibpnglibtiffopenexr這些包，用于優(yōu)化openVC程序：$brewinstalleigentbb2.2.4、編譯openVC環(huán)境官網(wǎng)上選擇最新的版本進(jìn)行檢查更新，然后從Github用于下載openVC源碼。其中，Github的地址是：/opencv/opencv代碼如下：$cd~$gitclone/Itseez/opencv.git$cdopencv$gitcheckout3.2.0#需要下載opencv_contrib包。完成后，去讓OpenCV供給額外的支持，像內(nèi)容檢測(cè)等等。對(duì)于這方面，可以選擇和OpenCV相同的版本進(jìn)行下載$cd~$gitclone/Itseez/opencv_contrib$cdopencv_contrib$gitcheckout3.2.0下載完成后，最后創(chuàng)建build文件夾：$cd~/opencv$mkdirbuild$cdbuild使用CMake進(jìn)行build：注：這里要確認(rèn)OpenCV和python3模塊都加載完成。$cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\?????-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\?????-DPYTHON3_PACKAGES_PATH=~/.virtualenvs/cv3/lib/python3.4/site-packages\?????-DPYTHON3_LIBRARY=/usr/local/Cellar/python3/3.4.3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/libpython3.4m.dylib\?????-DPYTHON3_INCLUDE_DIR=/usr/local/Cellar/python3/3.4.3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/include/python3.4m\?????-DINSTALL_C_EXAMPLES=ON\?????-DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON\?????-DBUILD_EXAMPLES=ON\?????-DBUILD_opencv_python3=ON\?????-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules..這里等CMake完成，沒(méi)有產(chǎn)生報(bào)錯(cuò)，再繼續(xù)進(jìn)行編譯：$make-j4$makeinstall（如果顯示權(quán)限不足，就使用此語(yǔ)句）$make-j4$sudomakeinstall2.2.5、安裝驗(yàn)證驗(yàn)證cv2.so正確：$cd~/.virtualenvs/cv3/lib/python3.4/site-packages/$ls-lcv2.so-rwxr-xr-x1admin_developer2017027April1406:11cv2.so驗(yàn)證python中可以使用opencv包，import不報(bào)錯(cuò)：(cv3)74-80-245-164:~admin$python3Python3.6.1(default,April142017,05:23:16)[GCC4.2.1CompatibleAppleLLVM6.1.0(clang-602.0.53)]ondarwinType“help”,“copyright”,“credits”or“l(fā)icense”formoreinformation.>>>importcv2————————————————2.3、Python3.6+dlib19.4環(huán)境搭建2.3.1、dlib之前的準(zhǔn)備dlib之前的準(zhǔn)備就是前提安裝好安裝python3.6環(huán)境，還有進(jìn)入終端需要安裝一系列可能用到的包如下：安裝easy-install：$sudopipinstallpython-setuptools安裝python-dev：$sudopipinstallpython-dev安裝numpy：$sudopipinstallnumpy安裝PIL：$sudopipinstallImage安裝scipy：$sudoapt-getinstallpython-scipy安裝matplotlib：$sudoapt-getinstallpython-matplotlib2.3.2、安裝dlib依賴(lài)Dlib必要安裝的依賴(lài)：openblas，opencv：$brewinstallopenblas$brewinstallopencv還有dlib中so庫(kù)必要的依賴(lài)：libboost：$sudopipinstalllibboost-python-devcmake$cd/usr/local/opt$ln-s/opt/X11X112.3.3、安裝dlib正常選擇進(jìn)入dlib官網(wǎng)，下載安裝包地址為：/再選擇合適位置解壓或者使用git下載：$gitclone/davisking/dlib.git完成下載后解壓與安裝步驟：$cddlib/examples$mkdirbuild$cdbuild$cmake..$cmake–build.–configRelease這里再說(shuō)一下dlib安裝中的python模塊：Dlib的18.17中還有包括之前的版本里面，進(jìn)入python_examples下運(yùn)用bat實(shí)行編譯，前提是編譯需要先update：libboost-python-dev及cmake。$cdtodlib-18.17/python_examples$./compile_dlib_python_module.bat如果在18.18版本之后，就采用新辦法，使用setup.py安裝，讓其生成so依賴(lài)文件：$cddlib$sudopythonsetup.pyinstall在得到dlib.so之后將其復(fù)制到dist-packages目錄下：$sudocpdlib.so/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/設(shè)置python環(huán)境變量：#Putthefollowinglinein.bashrcor.profile$exportPYTHONPATH=/path/to/dlib/python_examples:$PYTHONPATH之后再安裝一些可能會(huì)用到的依賴(lài)包：安裝skimage$sudopipinstallpython-skimage安裝imtools$sudopipinstallimtools2.3.4、實(shí)例檢測(cè)實(shí)例1：出現(xiàn)了X11窗口：$cddlib/examples/build/（標(biāo)注人臉landmar）我們需要手動(dòng)打開(kāi)筆記本的攝像頭自動(dòng)檢驗(yàn)人臉頭像：#下載facelandmark模型$wget/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2#解壓文件$./webcam_face_pose_ex實(shí)例2：人臉標(biāo)記圖片的顯示：$./face_landmark_detection_exshape_predictor_68_face_landmarks.dat../faces/2008_002506.jpg2.4、數(shù)據(jù)庫(kù)的建立什么是數(shù)據(jù)庫(kù)？現(xiàn)階段我們所接觸的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，諸如此類(lèi)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和統(tǒng)計(jì)，還有關(guān)于信息收集和整理以及信息發(fā)布等，一系列操作的完成。系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，展開(kāi)來(lái)剖析，數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)應(yīng)始于要求的前提下和相對(duì)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)計(jì)理論，根據(jù)各種技術(shù)處理的要求對(duì)真實(shí)的數(shù)據(jù)，符合軟硬件操作系統(tǒng)的特點(diǎn)，并且可以使用現(xiàn)有的DBMS來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)信息的需求進(jìn)行合理的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)必須按照規(guī)范來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況，制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)流程圖。如圖2.41所示。圖2.41：數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)流程圖2.5、VisualStudio連接SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)2.5.1連接數(shù)據(jù)庫(kù)流程這里要說(shuō)一下，在VS的開(kāi)發(fā)環(huán)境中，需要點(diǎn)擊菜單中選中流程“工具-鏈接到數(shù)據(jù)庫(kù)”按鈕，再如圖2.5所顯示的界面，點(diǎn)擊“更改”即可，這里需要選中需要的數(shù)據(jù)源類(lèi)型，并且點(diǎn)擊“確定”按鈕即可。圖2.5：更改數(shù)據(jù)源類(lèi)型圖2.6：選擇數(shù)據(jù)庫(kù)文件此時(shí)這種情況下?？梢渣c(diǎn)擊“瀏覽”添加數(shù)據(jù)庫(kù)文件，如上圖2.6所示2.5.2注意事項(xiàng)在連接數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程中，我們需要注意的是，這時(shí)可能會(huì)有權(quán)限訪問(wèn)限制：（圖2.52）圖2.52對(duì)應(yīng)方法：鼠標(biāo)右鍵點(diǎn)擊該文件，之后“屬性-安全-高級(jí)”，根據(jù)圖片操作，在淡出的頁(yè)面上點(diǎn)擊“添加”按鈕或者“啟用繼承”按鈕，對(duì)當(dāng)前用戶(hù)有對(duì)該文件進(jìn)行訪問(wèn)修改權(quán)限。還有就是，“應(yīng)用-確定”，接著再按一下確定就可以了。如果出現(xiàn)了如2.53那樣的問(wèn)題，原因是SQLServer的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具還在處于管理狀態(tài)。需要用鼠標(biāo)對(duì)該數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行右擊，而后將它分離，最后，點(diǎn)擊“確認(rèn)”完成。圖2.53完成以上步驟，我們呢再?gòu)膙s上點(diǎn)擊打開(kāi)，再點(diǎn)擊“測(cè)試連接”，完成流程后就可以進(jìn)行這類(lèi)型代碼的日常編寫(xiě)和操作了。設(shè)計(jì)需求分析3.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析為了實(shí)現(xiàn)完整的人臉識(shí)別考勤，先對(duì)本考勤系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。舉例如下表格3.2（可選）:表3.2人員屬性表簽到時(shí)間表信息注冊(cè)屬性表考勤特殊信息登記表統(tǒng)參數(shù)屬性表考勤記錄屬性表對(duì)考勤方案的制定，在我們完成對(duì)考勤系統(tǒng)的需求分析及可行性分析后，需要設(shè)計(jì)好一個(gè)較為完整的系統(tǒng)架構(gòu)與模型。其流程是，用戶(hù)通過(guò)注冊(cè)，使用攝像頭來(lái)收集人臉頭像數(shù)據(jù)，建立了人臉檔案存儲(chǔ)進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)。用戶(hù)人臉識(shí)別，通過(guò)攝像頭手機(jī)人臉圖像與檔案中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的驗(yàn)證?？记谙到y(tǒng)的管理，到考勤管理系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)，還有通過(guò)人臉識(shí)別記錄的考勤情況?？蓪?duì)整個(gè)考勤管理體系準(zhǔn)確的設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)其正常運(yùn)轉(zhuǎn)，包括但不限于對(duì)此系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)的流程:考勤人員進(jìn)行注冊(cè)、考勤人的識(shí)別、考勤系統(tǒng)管理以及人員信息管理的整合。(4)最后是對(duì)考勤系統(tǒng)進(jìn)行功能測(cè)試，設(shè)計(jì)針對(duì)的測(cè)試界面，檢驗(yàn)各模塊和整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行是否正常，可用到軟件測(cè)試?yán)锩娴陌缀袦y(cè)試和黑盒測(cè)試。3.3系統(tǒng)性能需求分析(1)考勤系統(tǒng)可以全天不間斷穩(wěn)定的運(yùn)作，確保每天呈現(xiàn)的系統(tǒng)故障次數(shù)不得超過(guò)1次，而且不論系統(tǒng)正處于更新或者故障修復(fù)狀態(tài)，也都應(yīng)確?？记谙到y(tǒng)的考勤簽到登記穩(wěn)定運(yùn)行及數(shù)據(jù)庫(kù)考勤數(shù)據(jù)的穩(wěn)定錄入存儲(chǔ);(2)在系統(tǒng)設(shè)計(jì)里面可以考慮加入，故障時(shí)具備數(shù)據(jù)恢復(fù)功能，這樣更安全可靠。應(yīng)該對(duì)考勤歷史信息和注冊(cè)人員信息等關(guān)鍵信息具備必要的自動(dòng)備份，防止造成信息丟失；(3)由于考勤系統(tǒng)的簽到以后，出勤結(jié)果只能隔很長(zhǎng)時(shí)間才能送考勤管理者的系統(tǒng)里，這樣考勤管理員就不能及時(shí)地了解考勤情況，這樣在安全性上就會(huì)出現(xiàn)漏洞，因此，考勤信息同步的及時(shí)性就很有必要了。所以系統(tǒng)的設(shè)計(jì)就應(yīng)考慮具有時(shí)效性，考勤管理端口及時(shí)了解考勤人員的考勤情況。3.1開(kāi)發(fā)需完成目標(biāo)本文的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)是完成一個(gè)簡(jiǎn)單的人臉識(shí)別考勤管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)也可以簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)分開(kāi)考勤以及人臉識(shí)別模塊分部實(shí)現(xiàn)模塊的功能，而整個(gè)系統(tǒng)擁有的功能是：（1）利用數(shù)據(jù)庫(kù)完成人員注冊(cè)及考勤信息錄入；（2）考勤系統(tǒng)人臉識(shí)別的功能，此為本論文重點(diǎn)研究的內(nèi)容。（3）考勤信息設(shè)定，以及考勤結(jié)構(gòu)的導(dǎo)出。（4）考勤系統(tǒng)擁有較高的識(shí)別率以及較快的識(shí)別速度其目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)可以分為以下功能需求：1.用戶(hù)端人臉數(shù)據(jù)采集注冊(cè)，通過(guò)攝像機(jī)收集面部圖像，創(chuàng)建面部文件并將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。2.系統(tǒng)進(jìn)行考勤用戶(hù)人臉識(shí)別，將相機(jī)收集的面部圖像與文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，然后進(jìn)行驗(yàn)證。3.考勤系統(tǒng)管理，管理界面和考勤通過(guò)人臉識(shí)別記錄，迅速提取數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)是一個(gè)基于人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)。在功能實(shí)現(xiàn)中使用的Dlib庫(kù)是基于深度學(xué)習(xí)的，利用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器和人臉識(shí)別模型得到人臉特征值。3.4功能性需求分析由于根據(jù)需求設(shè)計(jì)的具有自身特色的考勤管理系統(tǒng)。在功能性需求分析方面分析設(shè)計(jì)如下:（1）考勤的工作由復(fù)雜到簡(jiǎn)單：將復(fù)雜的考勤工作量分擔(dān)開(kāi)來(lái)，多人協(xié)同完成考勤流程，可統(tǒng)一控制又可以分權(quán)管理，這樣考勤工作面前人盡其能，各種信息交流也能做到實(shí)時(shí)無(wú)阻。更需要注意的是系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)要簡(jiǎn)潔、易于操作，界面簡(jiǎn)潔易懂，對(duì)電腦知識(shí)貧乏的人也可以正常獨(dú)立辦公；（2）本管理系統(tǒng)是在線上進(jìn)行考勤的，人員考勤動(dòng)作和管理人員后臺(tái)操作的結(jié)果都是實(shí)時(shí)可見(jiàn)的，不需要大量的傳統(tǒng)考勤物料，減少了可操作性，更加環(huán)保科學(xué)，體現(xiàn)了辦公環(huán)保無(wú)一次性損耗的優(yōu)勢(shì)。3.5本章小結(jié)本章首先對(duì)本系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)進(jìn)行概述，闡述系統(tǒng)總體要滿(mǎn)足的功能，并且加以說(shuō)明。接著我們對(duì)系統(tǒng)的功能需求進(jìn)行分析，先介紹該考勤系統(tǒng)系統(tǒng)的運(yùn)行流程，然后從數(shù)據(jù)管理、人臉信息管理、用戶(hù)管理、考勤管理以及系統(tǒng)設(shè)計(jì)等幾個(gè)方面進(jìn)行系統(tǒng)分析，之后介紹了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)性能需求及功能性需求的詳細(xì)概括和總結(jié)。第四章人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)4.1、功能概括全文總結(jié)起來(lái)，其目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)可以分為以下功能需求：1.用戶(hù)端人臉數(shù)據(jù)采集注冊(cè)，通過(guò)攝像機(jī)收集面部圖像，創(chuàng)建面部文件并將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。2.系統(tǒng)進(jìn)行考勤用戶(hù)人臉識(shí)別，將相機(jī)收集的面部圖像與文件中的識(shí)別數(shù)據(jù)來(lái)比較，然后實(shí)現(xiàn)自我檢驗(yàn)。3.最后的流程：考勤通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)記錄，及管理界面，并且迅速提取數(shù)據(jù)等考勤管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)是一個(gè)基于人臉識(shí)別的考勤系統(tǒng)。在功能實(shí)現(xiàn)中使用的Dlib庫(kù)是基于深度學(xué)習(xí)的，利用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器和人臉識(shí)別模型得到人臉特征值。4.2、考勤系統(tǒng)用戶(hù)注冊(cè)功能注冊(cè)開(kāi)始，用戶(hù)注冊(cè)操作下，需要登記用戶(hù)本人資料以及臉部模塊信息。注冊(cè)流程下，用戶(hù)必須在攝像頭前拍攝五幅人臉線條較好的正面人臉圖片準(zhǔn)備進(jìn)行訓(xùn)練，如果有異常的訓(xùn)練情況，則提示用戶(hù)需要執(zhí)行重新訓(xùn)練流程，然后訓(xùn)練結(jié)果的特征模板和用戶(hù)資料放到數(shù)據(jù)庫(kù)里面。所說(shuō)如圖表4.2展示，這里可以將注冊(cè)內(nèi)容分為登陸信息模塊，個(gè)人資料模塊和人臉采集模塊。圖4.24.3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)4.3.1SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)在MicrosoftSQLServer的數(shù)據(jù)平臺(tái)上,我們可以將數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)查詢(xún)，報(bào)表等一系列的功能的運(yùn)用，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行組織和管理。這里做一個(gè)特點(diǎn)的總結(jié)概括：(1)平臺(tái)可信任性:這里的前提是完美搞定了企業(yè)公司最核心操作任務(wù)的應(yīng)用。(2)平臺(tái)的自動(dòng)人性化:提供了一個(gè)全面的平臺(tái)，在規(guī)定權(quán)限下，用戶(hù)查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)更新的信息。4.3.2SQL語(yǔ)言StructuredQueryLanguage起于1974年，Boyce及Chamberlin提出了結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言，通過(guò)編寫(xiě)適當(dāng)?shù)腟QL語(yǔ)句，可以從服務(wù)器得到想要的數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)而言之，SQL是一個(gè)查詢(xún)工具。SQL是一種功能強(qiáng)大并且通用的的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言。作為一門(mén)基礎(chǔ)語(yǔ)言，首先就可以在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中使用，比如，你可以在Oracle或者M(jìn)ySQL中使用sql進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。另一方面，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，我們?cè)诖髷?shù)據(jù)平臺(tái)上，也可以使用sql語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算。它的影響已經(jīng)超出了數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，SQL的可移植性也相當(dāng)好?？梢缘贸鼋Y(jié)論，標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)工作非常重要，流程圖4.32：圖4.324.3.3數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)概括本考勤系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)可以分為幾個(gè)部分，人員屬性表、人臉屬性表、設(shè)定的簽到日期表、簽到時(shí)間表、信息注冊(cè)屬性表、考勤記錄屬性表、考勤特殊信息登記表，統(tǒng)參數(shù)屬性表等，根據(jù)需求來(lái)增減。要保證數(shù)據(jù)庫(kù)的儲(chǔ)存效率以及所設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)擁有盡量少的冗余。本文為了更好的展示系統(tǒng)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)，于本文2.4章節(jié)詳盡介紹數(shù)據(jù)庫(kù)概述要點(diǎn)。用戶(hù)管理在這里，用戶(hù)的信息數(shù)據(jù)囊括了所有注冊(cè)信息，里面有考勤者的基礎(chǔ)資料、人臉登記信息和登陸信息，其中用戶(hù)基礎(chǔ)資料可以包括身份證號(hào)碼、姓名、性別、郵箱、職位（可選）等。用戶(hù)管理針對(duì)人事管理員，是對(duì)用戶(hù)信息進(jìn)行管理，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)上人臉信息可以包括采集的人臉圖像和人臉特征信息，登陸信息包括用戶(hù)名和密碼。人事管理員可以根據(jù)實(shí)際需求對(duì)用戶(hù)信息進(jìn)行增刪除查等權(quán)限?？记诠芾硪环矫?，考勤管理針對(duì)人事管理員，是對(duì)考勤信息的管理（增加，刪除，修改，查詢(xún)）。顧名思義，人事管理員可以有相應(yīng)權(quán)限根據(jù)實(shí)際需求對(duì)考勤信息進(jìn)行實(shí)時(shí)修正整理。其中，考勤信息包括了考勤規(guī)則、考勤記錄和考勤結(jié)果?？记谟涗泟t包括實(shí)際簽到時(shí)間、實(shí)際簽退時(shí)間、實(shí)際考勤方案等記錄。另外需要注意的是，考勤規(guī)則中有對(duì)規(guī)定簽到時(shí)間、規(guī)定簽退時(shí)間，甚至是請(qǐng)假事宜的設(shè)置，根據(jù)不同的情況設(shè)置不同的考勤方案。這樣更能實(shí)時(shí)對(duì)時(shí)段考勤記錄表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)及公開(kāi)，這樣能初步提高數(shù)據(jù)庫(kù)管理效率。4.4、考勤系統(tǒng)識(shí)別流程1.首先是實(shí)現(xiàn)人臉進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)流程主要工作是在圖像中檢出人臉頭像，之后連成關(guān)鍵點(diǎn)，反饋位置范圍；2.規(guī)范化人臉，因?yàn)槿四橆^像在不一樣的圖像像素和關(guān)照強(qiáng)度里面等一系列影響于素霞，其展現(xiàn)的程度都是不一樣的，更需要在此操作的之前一步基礎(chǔ)進(jìn)行校對(duì)。3、提取人臉特征，校對(duì)完成之后，識(shí)別到的比較清晰的人臉頭像進(jìn)行特征提取進(jìn)行下一步的人臉識(shí)別。4:人臉識(shí)別是人臉檢驗(yàn)的最后步驟，其流程就是把之前步驟提取的人臉特征和數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的人臉特征實(shí)行校正操作，完成最終識(shí)別流程（如圖4.4）。圖4.44.5、系統(tǒng)界面的設(shè)計(jì)本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)在運(yùn)行界面里可以分為幾個(gè)個(gè)模塊，分別為考勤人員注冊(cè)界面和登錄界面、考勤人臉識(shí)別界面及考勤數(shù)據(jù)查詢(xún)頁(yè)面。流程如下：在登錄的頁(yè)面里，登錄系統(tǒng)只需打開(kāi)系統(tǒng)初始界面，前提是輸入正確的賬號(hào)（用戶(hù)名）和密碼，再選擇正確的用戶(hù)類(lèi)型，就能登錄。員工注冊(cè)方面就需要管理員的權(quán)限，在系統(tǒng)界面中輸入考勤管理人賬號(hào)密碼，進(jìn)入管理人管理界面之后，點(diǎn)擊注冊(cè)，進(jìn)入到員工注冊(cè)界面進(jìn)行注冊(cè)。在填寫(xiě)完各個(gè)員工的基本信息后，就可以開(kāi)始進(jìn)行員工的數(shù)據(jù)采集。主要包括了員工的圖像信息和員工基本信息兩大類(lèi)。要注意的是，員工在拍攝照片時(shí)，要將攝像頭位置對(duì)準(zhǔn)擺正，保持良好的光照條件。這里需要攝像窗口中顯示出的人臉位置正確、大小合適且細(xì)節(jié)比較清晰的時(shí)候，點(diǎn)一下拍攝。收集夠了五張合乎識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)的照片后，點(diǎn)擊“完成”，即可進(jìn)行下一位員工的注冊(cè)。需要對(duì)采集后的人臉圖像進(jìn)行處理，然后用選樣編號(hào)來(lái)定名并存儲(chǔ)在劃定的目錄當(dāng)中。員工識(shí)別與考勤查詢(xún)：完成員工注冊(cè)后，每次登錄時(shí)，只需輸入用戶(hù)名和密碼進(jìn)入到系統(tǒng)后，就可以登錄到簽到界面，并且程序可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)識(shí)別。識(shí)別完成后，通過(guò)攝像頭檢測(cè)的待考勤人員人臉圖片后再進(jìn)行歸一化的圖片，界面左側(cè)窗口中的圖片在右側(cè)窗口則是實(shí)時(shí)顯示的匹配圖像，系統(tǒng)將會(huì)根據(jù)識(shí)別結(jié)果自動(dòng)讀取員工個(gè)人信息并記錄登錄時(shí)間。在確認(rèn)顯示的信息正確無(wú)誤后，點(diǎn)擊“確定”按鈕即可完成考勤識(shí)別。第五章系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)5.1、Python3.6+OpenCV3.2識(shí)別5.1.1、獲圖實(shí)時(shí)檢測(cè)通過(guò)調(diào)用攝像頭獲取圖片進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)。而調(diào)用攝像頭獲取圖片了以后，圖片里面的頭像會(huì)用方框自動(dòng)圈起來(lái)，會(huì)實(shí)時(shí)跟隨人臉調(diào)整位置。流程的代碼如下圖5.11：圖5.11常見(jiàn)會(huì)遇到灰度處理報(bào)錯(cuò)，cv2.error:OpenCV(4.1.0)C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182:error:(-215:Assertionfailed)!_src.empty()infunction'cv::cvtColor'這點(diǎn)需要注意目錄和名字的問(wèn)題：路徑得是絕對(duì)路徑，而且目錄名和文件名不能出現(xiàn)中文。5.1.2、本地獲取圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)并保存圖片在本地目錄里面獲得人臉圖片文件，識(shí)別人臉后將結(jié)果圖片再重新保存到本地目錄里面。流程如下圖5.12：圖5.12：?檢測(cè)人臉圖片自動(dòng)獲得圖片中人臉的坐標(biāo)?size=image.shape[:2]#當(dāng)前楨彩色圖像的獲得。#image_set=np.zeros(size,dtype=np.float16)#這里定義一個(gè)的灰度圖像矩陣，是與當(dāng)前楨圖像大小是相同的?image_grey=np.zeros(size,np.uint8)#創(chuàng)建一個(gè)空白圖片，下圖5.13圖5.13?grey=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)img_binary=cv2.threshold(image,127,255,0)#將當(dāng)前楨圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，而后將灰度圖片再轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制圖片color=(135,206,250)#設(shè)置人臉框的顏色圖5.14??#人臉檢測(cè)，1.2和2分別為圖片縮放比例和需要檢測(cè)的有效點(diǎn)數(shù)，如圖5,14?圖5.15#單獨(dú)框出圖片中每一張人臉#畫(huà)出矩形框（圖5.15）圖5.16保存新生成的圖片，將當(dāng)前幀保存為圖片（圖5.16）?圖5.17?#獲得相應(yīng)圖片，并檢測(cè)（圖5.17）?image=cv2.imread(infile)?#框框出圖片中的人頭像，選取每一個(gè)頭像圖，然后保存到單獨(dú)文件夾中去。?#成立輸出人像圖的目錄（圖5.18）圖5.18實(shí)現(xiàn)的效果如下：選取的圖片與識(shí)別后的圖片（圖5.19,圖5.20）：?圖5.19圖5.20經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的反復(fù)試驗(yàn)，還是存在明顯的識(shí)別問(wèn)題，如果上傳的頭像照片有晃動(dòng)情況，再比如出現(xiàn)戴帽子、眼鏡遮擋的人臉圖片等，這些明顯影響線條的情況，識(shí)別效果就會(huì)很差，本試驗(yàn)只有唯一一個(gè)沒(méi)有帽子遮擋的人臉被識(shí)別成功的情況，這里需要再作研究。————————————————5.2、Python3.6+dlib19.4識(shí)別實(shí)例5.2.1、生成方形框識(shí)別人臉官網(wǎng)代碼簡(jiǎn)略總結(jié)：5.2.2、關(guān)鍵線識(shí)別人臉代碼總結(jié)如下圖5.22：圖5.22#在源程序中，sys.argv命令行參數(shù)獲取訓(xùn)練模型：sys.argv#這里可以直接把目錄寫(xiě)在程序中了去：Predictor_path="./data/shape_Predictor_68_face_landmarks.dat"#用sys.argv命令行參數(shù)去獲取文件夾路徑，然后處理文件夾里的所有圖片#直接把圖片路徑寫(xiě)在程序里，每運(yùn)行一次就只能提取一張圖片的關(guān)鍵點(diǎn)faces_path="./data/3.jpg"#這里是運(yùn)用dlib自有的frontal_face_detector，由此作為人臉檢測(cè)器（與人臉檢測(cè)相同）detector=dlib.get_frontal_face_detector()#使用模型構(gòu)建特征提取器，（官方提供）predictor=dlib.shape_predictor(predictor_path)#使用dlib提供的圖片窗口win=dlib.image_window()#使用skimage的io讀取圖片img=io.imread(faces_path)#繪制圖片win.clear_overlay()win.set_image(img)#這里與人臉檢測(cè)的程序相同，用detector進(jìn)行人臉檢測(cè)，而dets則為返回結(jié)果來(lái)使用dets=detector(img,1)#dets的元素個(gè)數(shù)即為臉的個(gè)數(shù)print("Numberoffacesdetected:{}".format(len(dets)))#enumerate函數(shù)遍歷序列中元素，和它們的下標(biāo)其中，下標(biāo)k即為人臉序號(hào)，在這里需要說(shuō)明一下，Left是作為人臉左邊距離圖片左邊界的距離；Right是人臉右邊距離圖片左邊界的距離；Bottom則是人臉下邊距離圖片上邊界的距離；Top是人臉上邊距離圖片上邊界的距離。程序代碼如下圖5.23,5.24：圖5.23圖5.245.3用戶(hù)界面模塊的實(shí)現(xiàn)如圖5.31，這是用戶(hù)界面運(yùn)行的結(jié)果。很顯然，在這模塊中用戶(hù)界面模塊是利用MFC來(lái)設(shè)計(jì)完成的。圖5.31流程如下：待考勤人點(diǎn)擊“打開(kāi)圖片”，系統(tǒng)保存?zhèn)€人待識(shí)別的人臉頭像，并顯示出來(lái)。程序會(huì)在后臺(tái)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的流程，并且將結(jié)果輸出右側(cè)所示界面。這里所概括的識(shí)別結(jié)果囊括所識(shí)別出的注冊(cè)人姓名、性別、及其正面圖像等等信息。界面設(shè)計(jì)所用到的代碼圖5.32,5.33如下：圖5.32圖5.33用戶(hù)拖動(dòng)窗口實(shí)現(xiàn)最小化的時(shí)候，將調(diào)用此函數(shù)獲得光標(biāo)DrawPicToHDC顯示。代碼如下圖5.34,5.35：圖5.34圖5.35//進(jìn)行復(fù)制，復(fù)制后將圖片指定的區(qū)域（顯示控件）ReleaseDC(pDC);}考勤系統(tǒng)測(cè)試6.1測(cè)試的目的和意義本文認(rèn)為，考勤系統(tǒng)測(cè)試，目的是為了跟進(jìn)到開(kāi)發(fā)系統(tǒng)到系統(tǒng)運(yùn)行存在的錯(cuò)誤信息。和我們知道的測(cè)試規(guī)則所規(guī)定的那樣：系統(tǒng)測(cè)試的首要目標(biāo)是就是發(fā)現(xiàn)查詢(xún)中的錯(cuò)誤信息而執(zhí)行程序的過(guò)程。這里可以做一個(gè)引用，成功的系統(tǒng)檢測(cè)方案是能夠發(fā)現(xiàn)到現(xiàn)在為止都沒(méi)發(fā)現(xiàn)到的錯(cuò)誤的測(cè)試，而作為好的測(cè)試方案是發(fā)現(xiàn)到現(xiàn)在為止都沒(méi)有發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的測(cè)試方案。其中，人臉準(zhǔn)確識(shí)別測(cè)試是測(cè)試中的一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。在系統(tǒng)最終交給客戶(hù)投入使用之前，系統(tǒng)測(cè)試是對(duì)軟件的需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)等各階段結(jié)果的必不可少的檢驗(yàn)流程。6.2系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境測(cè)試環(huán)境:1)硬件環(huán)境:筆記本自帶前置攝像頭，參數(shù)配置：Intel酷睿i5-7300Q七代處理器，8GB內(nèi)存，硬盤(pán)512g，gtx860M。2)開(kāi)發(fā)環(huán)境:Windows7專(zhuān)業(yè)版操作系統(tǒng)，這里是Python3.6+OpenCV3.2，Python3.6+dlib19.4,本系統(tǒng)采用了MicrosoRsualStudi02012平臺(tái)和0penCV2．0開(kāi)源庫(kù)為開(kāi)發(fā)工具，數(shù)據(jù)庫(kù)采用了SQLServer20086.3系統(tǒng)測(cè)試原則這里本文需要普及一下作為測(cè)試應(yīng)遵循的原則:（1）首先是要嚴(yán)格依照測(cè)試計(jì)劃來(lái)進(jìn)行軟件測(cè)試，不能隨意更改。軟件測(cè)試一經(jīng)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤就立刻排查，貫穿系統(tǒng)開(kāi)發(fā)研究的整個(gè)流程，從而減少成本完善質(zhì)量，優(yōu)質(zhì)開(kāi)發(fā)。（2）作為系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)人員，不應(yīng)該而且盡量不要測(cè)試自己的程序。要做到保證了測(cè)試結(jié)果的公正客觀，建議交給第三方的測(cè)試機(jī)構(gòu)進(jìn)行測(cè)試檢驗(yàn)。（3）軟件測(cè)試用例構(gòu)成，可以是由輸入數(shù)據(jù)和預(yù)期結(jié)果組成。其中輸入的條件考慮合理的，還有尋找那些不合理的條件，這樣更加能幫助開(kāi)發(fā)人員發(fā)現(xiàn)更多難以發(fā)覺(jué)的bug。（4）系統(tǒng)測(cè)試過(guò)程中如果能發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的地方則很有可能是錯(cuò)誤的高發(fā)之地，要做到對(duì)其重點(diǎn)照顧。也就是盡力注意“群集現(xiàn)象”。（5）務(wù)必全面檢查每一個(gè)測(cè)試結(jié)果，避免遺漏錯(cuò)誤。系統(tǒng)的測(cè)試如果遵從了如上的建議，就可以有事半功倍的回報(bào)，開(kāi)發(fā)研究也能有更好的質(zhì)量保障。6.4系統(tǒng)測(cè)試方法在本次系統(tǒng)測(cè)試過(guò)程當(dāng)中，借用了軟工中的黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試。白盒測(cè)試作為一種驗(yàn)證的手段，驗(yàn)證軟件系統(tǒng)的構(gòu)造是否正確。而黑盒測(cè)試卻是一種確認(rèn)技術(shù)，用來(lái)確認(rèn)構(gòu)造的系統(tǒng)軟件有沒(méi)有出現(xiàn)錯(cuò)誤的情況。所以通過(guò)本次測(cè)試，期待能夠發(fā)現(xiàn)軟件中主要錯(cuò)誤信息。首先開(kāi)始找尋系統(tǒng)中的運(yùn)行錯(cuò)誤，該類(lèi)錯(cuò)誤造成的原因大部分是腳本語(yǔ)言試圖執(zhí)行不可能的動(dòng)作；還有一類(lèi)錯(cuò)誤信息是語(yǔ)法錯(cuò)誤，非常常見(jiàn)，形成源于不正確的腳本語(yǔ)法。常見(jiàn)來(lái)看，錯(cuò)誤地拼寫(xiě)命令，函數(shù)參數(shù)設(shè)置不正確等都會(huì)導(dǎo)致語(yǔ)法錯(cuò)誤。還有需要注意的是語(yǔ)法錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致程序運(yùn)行不順暢導(dǎo)致錯(cuò)誤信息，嚴(yán)格按照計(jì)劃來(lái)測(cè)試；另外，邏輯錯(cuò)誤通常難以發(fā)現(xiàn)。這類(lèi)錯(cuò)誤都會(huì)令程序執(zhí)行結(jié)果會(huì)出現(xiàn)不對(duì)的現(xiàn)象。還有再可以設(shè)計(jì)測(cè)試過(guò)程中的算法測(cè)試。這里可以設(shè)置，識(shí)別率及時(shí)間效率的算法廁所，還有就是這是由OpenCV為主的圖像處理庫(kù)中人臉識(shí)別算法測(cè)試。圖6.4效果如上圖6.4，具體流程:測(cè)試數(shù)據(jù)在ORL數(shù)據(jù)庫(kù)每單位篩出前2幅總為80張圖，還有就是每單位選擇前5張共200張圖，到8張總320張圖用于訓(xùn)練樣本。每人后5幅共200幅圖像作實(shí)驗(yàn)樣本。6.5系統(tǒng)測(cè)試過(guò)程第一階段測(cè)試:第一次測(cè)試中是讓考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及研發(fā)人來(lái)實(shí)行，這樣做的原因是為了測(cè)出考勤系統(tǒng)的語(yǔ)法和邏輯的錯(cuò)處。我們先將系統(tǒng)登錄和登錄后系統(tǒng)中的常用功能實(shí)行例行檢查，校對(duì)系統(tǒng)各功能模塊的運(yùn)作情況。之后，功能檢驗(yàn)里面可以實(shí)行黑盒測(cè)試的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)某一功能。例如，通過(guò)實(shí)施諸如補(bǔ)勤等應(yīng)用模塊，測(cè)試應(yīng)用模塊能不能正常工作。之后在每一次接口轉(zhuǎn)換測(cè)試中，先使用白盒測(cè)試的方法。這里需要科普一下，黑盒測(cè)試主要基于功能，不考慮程序邏輯，設(shè)計(jì)輸入，驗(yàn)證輸出。一般只有10%代碼行需要做白盒測(cè)試。白盒對(duì)程序中的邏輯錯(cuò)誤信息進(jìn)行測(cè)試，來(lái)整體糾改了發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤信息。第二階段測(cè)試:我們要先看看我們?cè)O(shè)計(jì)的系統(tǒng)適不適合交給用戶(hù)去使用，還有滿(mǎn)不滿(mǎn)足使用需求。自然而然的，此測(cè)試是終端用戶(hù)來(lái)完成。通過(guò)它們需要相互配合來(lái)操作功能，也需要進(jìn)行測(cè)試，以便找到錯(cuò)誤信息。這里需要作一個(gè)分類(lèi)，黑盒測(cè)試的優(yōu)點(diǎn)就是比較容易入門(mén)。只有通過(guò)代碼，我們才能夠知道更加詳細(xì)和精確的信息。通軟件系統(tǒng)初步交付給客戶(hù)使用，可以在早期試運(yùn)行階段就可以對(duì)系統(tǒng)的整體運(yùn)行進(jìn)行測(cè)試。用戶(hù)權(quán)限分配操作，測(cè)試系統(tǒng)管理權(quán)限是否滿(mǎn)足初始要求，從而保證軟件的穩(wěn)定性、流暢性和正確性。其次操作用戶(hù)和后臺(tái)管理員分別進(jìn)行各種操作，測(cè)試系統(tǒng)平臺(tái)各功能模塊的滿(mǎn)意度。通過(guò)這一階段的系列測(cè)試，我們主要為了找出軟件系統(tǒng)的功能缺陷，即各種功能是否滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，從而并進(jìn)一步完善用戶(hù)不滿(mǎn)意的功能模塊。最后，系統(tǒng)的總體測(cè)試是在每個(gè)模塊測(cè)試成功的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。測(cè)試的主要方向是各模塊之間的接口是不是正確的，系統(tǒng)接口是否能正常加載，測(cè)試過(guò)程中的操作能不能正常。結(jié)果如下圖6.51,6.52圖6.51圖6.526.6考勤系統(tǒng)測(cè)試總結(jié)通過(guò)了上文流程的系統(tǒng)測(cè)試環(huán)節(jié)，不出意料是出現(xiàn)了非常多的bug。對(duì)于系統(tǒng)本身的錯(cuò)誤信息，已經(jīng)盡力去完善和修復(fù)。通過(guò)這次測(cè)試，反映了好多之前沒(méi)有發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題需要去跟進(jìn)。總的來(lái)說(shuō)，本次系統(tǒng)的計(jì)劃及開(kāi)發(fā)研討初步解決了作為用戶(hù)的考勤管理需求。各項(xiàng)功能相對(duì)完善，為考勤類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景工作帶來(lái)便利。說(shuō)到系統(tǒng)雖然完成了，但是出現(xiàn)的問(wèn)題還是需要我們?nèi)フ暤模b于本人水平有限，本設(shè)計(jì)理論上還有很大的進(jìn)步空間。因?yàn)楸疚氖褂玫娜四様?shù)據(jù)庫(kù)容量有限，還有一點(diǎn)就是人臉檢測(cè)的過(guò)程太多非控因素，比如光照、姿態(tài)、表情變化等多方面的影響，攝像機(jī)進(jìn)行注冊(cè)識(shí)別的時(shí)候，拍攝環(huán)境光線均勻，并且姿態(tài)相對(duì)正確，識(shí)別器的表情正常，這樣子識(shí)別率會(huì)非常高，但如果將在非受控環(huán)境下采集的圖像用于配準(zhǔn)和識(shí)別，識(shí)別率會(huì)相對(duì)降低。參考文獻(xiàn)：梁晶史記征.基于Python庫(kù)的人臉識(shí)別方法研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用,2019(07):49-50.

[2]魏慶麗樸冠宇李嬌陽(yáng)吳字宇凌振寶.基于射頻卡式身份識(shí)別的智能教室考勤系統(tǒng)[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2013(04):68-74.

[3]伍軍輝.人臉識(shí)別市場(chǎng)問(wèn)題面面觀[J].中國(guó)公共安全,2014(19):75-78.

[4]王勇李英祥田娟彭亮殷禮安彭陽(yáng)周浪.公路建設(shè)工程安全生產(chǎn)信息化管理方案設(shè)計(jì)[J].科技風(fēng),2019(02):113-115.

[5]落紅衛(wèi).移動(dòng)智能終端生物識(shí)別應(yīng)用與安全研究[J].保密科學(xué)技術(shù),2014(09):12-15.

[6]王麗達(dá).論軟件系統(tǒng)的測(cè)試[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2011(14):317-318.

[7]宿靜宜劉久付楊明海.采用人臉身份識(shí)別的智慧門(mén)禁系統(tǒng)[J].軟件導(dǎo)刊,2019(04):38-41.

[8]袁鳳連劉雙全劉騏源.基于視頻檢測(cè)的人臉識(shí)別智能安防設(shè)計(jì)[J].無(wú)線互聯(lián)科技,2018(21):77-78.

[9]陳瑤.淺析人力資源管理創(chuàng)新問(wèn)題[J].現(xiàn)代企業(yè)文化,2016(9):2-2.

[10]胡博.A省農(nóng)村信用社個(gè)人信貸管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].中國(guó)優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù),2016(02):68-68.

[11]段治川.數(shù)據(jù)導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的探討[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2011(09):13-14.

[12]劉向榮.對(duì)象關(guān)系阻抗不匹配的研究及其解決[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2011(02):21-22.

[13]宋昱.一種高性能即時(shí)通訊服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].軟件,2016(12):4-4.

[14]梁禮方.數(shù)據(jù)模型[J].金融科技時(shí)代,2014(01):52-58.

[15]謝新文.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的電氣化鐵路絕緣子識(shí)別技術(shù)的研究[J].中國(guó)優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù),2016(10):70-70.

[16]李艷梅羅建.《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論》教學(xué)改革探討[J].四川師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2003(01):19-21.

[17]程莉吳利瑞郭定夫尤鳴宇.基于人臉識(shí)別技術(shù)的新生入學(xué)復(fù)查工作研究[J].大學(xué)教育,2018(10):3-3.

[18]馬松梅馬松彪.高校一卡通系統(tǒng)認(rèn)證方式選擇分析[J].硅谷,2014(22):127-127.

[19]吳珊龔格格.一種基于監(jiān)控視頻中人臉檢索解決方案[J].電子設(shè)計(jì)工程,2019(10):76-80.致謝經(jīng)過(guò)了一個(gè)多月的努力，終于寫(xiě)好了畢業(yè)論文，從懵懂，都是一邊寫(xiě)一邊學(xué)的，前期遇到了很多難點(diǎn)，因?yàn)槭堑谝淮问褂胐lib第三方庫(kù)，在配置和操作上有點(diǎn)不熟練，耽誤了很多時(shí)間去再學(xué)習(xí)，使得我不能如期的完成老師的計(jì)劃，在此感謝老師的指導(dǎo)。在學(xué)校生活的三年時(shí)間里面，受恩于老師，同學(xué)們，在你們的幫助下，我快速成長(zhǎng)。雖然在學(xué)習(xí)上面還不夠努力導(dǎo)致現(xiàn)在工作中時(shí)常感到遺憾，但是，總體來(lái)說(shuō)，我也沒(méi)有浪費(fèi)在學(xué)校的時(shí)間，在你們的幫助下搞清楚自己以后需要走什么樣的路，并為前途去奮斗。萬(wàn)分感謝學(xué)校里面對(duì)我負(fù)責(zé)的老師們，由她們的帶領(lǐng)下，我在大學(xué)的生活里面少走了很多彎路，學(xué)到了以后在社會(huì)工作中有用的本領(lǐng)。同時(shí)。謝謝！

HYPERLINK如何選擇組裝電腦配件

如何選擇組裝的電腦配件．

第一，選擇好CPU平臺(tái)，就是INTER還是AMD，看你是要配什么樣的電腦，高端還是低端的，兩個(gè)平臺(tái)都高低的產(chǎn)品。第二，選擇主板了，主板的品牌比較多，質(zhì)量，價(jià)格也不一，當(dāng)你第一步卻定了，那么主板也就相應(yīng)的卻定下來(lái)了，以INTER為例，只可以選擇775接口的主板（早期有478接口的，不推薦），主板的選擇主要有兩種，一是集成顯卡，二是不集成顯卡。集成顯卡的話，就可以省下顯卡的錢(qián)，但是對(duì)游戲玩家不推薦。那么當(dāng)然是選擇不集成顯卡的主板了，而且最好選擇一線品牌，如華碩，技嘉等。主板里，還有個(gè)蕊片組的選擇。關(guān)于蕊片組，各個(gè)品牌的主板命名有些不一樣，主流是INTER965，945，915，VIA的KT890，還有NFORCE4，NFORCE5。等。比較難說(shuō)清楚。最好是選擇INTER的蕊片組，雖然價(jià)格會(huì)稍高一些。推薦945，技術(shù)比較成熟。第三，顯卡的選擇。顯卡主要還是有兩類(lèi)品牌，GEFORCE和ATI，兩個(gè)品牌有高，中，低的顯卡。顯卡選擇要看你個(gè)人喜歡了，預(yù)算充足的話，最好是買(mǎi)中，高端的顯卡。

第四，就是內(nèi)存了，內(nèi)存關(guān)系電腦的穩(wěn)定性。當(dāng)然是要好一點(diǎn)的。買(mǎi)一線品牌的。現(xiàn)在配電腦，主流是DDR667，DDR800DDR1333第五，顯示器的選擇，推薦液晶。如何選擇硬件組裝電腦這是一個(gè)老生常談的問(wèn)題了，這也是一個(gè)讓高手們顯示自己硬件功底的問(wèn)題，同時(shí)這還是一個(gè)讓很多新手為之焦頭爛額的問(wèn)題。該怎么配？具體配什么？怎樣配才能盡量減小瓶頸？本文就將從內(nèi)到外，從理論到實(shí)踐，為朋友們抽絲剝繭一一道來(lái)。

一、CPU

作為一臺(tái)電腦最關(guān)鍵的組成部分，CPU確實(shí)起著舉足輕重的作用，但體現(xiàn)一臺(tái)電腦的綜合速度，并不是僅僅依靠CPU的，常常看到很多新手們?cè)谂潆娔X的時(shí)候，把CPU選的很好，但其他的東西諸如內(nèi)存、主板、硬盤(pán)等都選的不太理想，好像這臺(tái)電腦速度的快慢就體現(xiàn)在CPU速度的快慢上似的。甚至很多著名的品牌機(jī)廠商，都推出過(guò)類(lèi)似“P4+256M內(nèi)存”的這種跛腳配置。其實(shí)對(duì)于一般的家用電腦而言，一個(gè)真正會(huì)配的高手，是不會(huì)把大量的錢(qián)花在CPU上的。家用電腦，畢竟不是做密集型科學(xué)計(jì)算用的，它講求的是多種媒體的配合工作，講求的是能一邊下載文件、一邊上網(wǎng)瀏覽網(wǎng)頁(yè)、一邊聽(tīng)音樂(lè)、一邊還能打開(kāi)其他的程序，在這種情況下，提升內(nèi)存的容量比提升CPU的主頻對(duì)速度的影響要明顯的多?，F(xiàn)今的中國(guó)家庭用戶(hù)，很多家長(zhǎng)對(duì)于電腦一竅不通，他們只聽(tīng)說(shuō)“奔四”代表著速度快，并不知道整機(jī)速度的快慢除了CPU以外，還有很多其他的因素影響著它。但在買(mǎi)電腦的時(shí)候，最后做決定并掏錢(qián)的人，往往都是這些啥都不懂的家長(zhǎng)們，于是就出現(xiàn)了上面的一幕：品牌機(jī)廠商為了能有更好的銷(xiāo)路、兼容機(jī)裝機(jī)店的銷(xiāo)售人員為了能拿到更多的獎(jiǎng)金，開(kāi)始違背良心來(lái)配置出這種高主頻處理器、低容量?jī)?nèi)存的跛腳電腦。說(shuō)嚴(yán)重點(diǎn)，這是屬于對(duì)消費(fèi)者的不負(fù)責(zé)任，是一種商業(yè)欺詐行為！同樣5000元的配置，高手配出來(lái)的賽揚(yáng)，比新手配出來(lái)的P4還要快很多，曾經(jīng)有一家全球著名的硬件網(wǎng)站在2003年的時(shí)候刊登過(guò)一篇關(guān)于配置家用電腦時(shí)各硬件占用總預(yù)算百分比的文章，文中很明確的提到了CPU的價(jià)錢(qián)最好不要超過(guò)總預(yù)算的10％－15％，我們雖然不能說(shuō)他肯定完全正確，但至少人家是通過(guò)很多調(diào)查后得出的結(jié)論，有借鑒的理由。反觀現(xiàn)在的很多所謂的“低價(jià)奔四電腦”、“3999元買(mǎi)P4品牌機(jī)”之類(lèi)的廣告，我想說(shuō)的就是：你花了3999元，只買(mǎi)了一塊P4的處理器，其他的什么都沒(méi)有了！

二、內(nèi)存

對(duì)于配置一臺(tái)電腦來(lái)說(shuō)，內(nèi)存是重頭戲，容量、速度、類(lèi)型等等每一項(xiàng)指標(biāo)都對(duì)最終的整機(jī)綜合速度起著至關(guān)重要的影響，尤其是內(nèi)存的帶寬和容量。對(duì)于內(nèi)存帶寬而言，很多人都認(rèn)為400MHz、533MHz前端總線的賽揚(yáng)四或P4，配單通道的DDR內(nèi)存就足夠了，雙通道DDR內(nèi)存是配合800MHz以上前端總線的P4處理器用的，其實(shí)這樣就大錯(cuò)特錯(cuò)了，哪怕是最老的賽揚(yáng)四，都需要雙通道的DDR內(nèi)存才能達(dá)到它的帶寬！也就是說(shuō)，你如果選擇賽揚(yáng)四1.8G，必須配合865以上的主板和至少雙通道DDR200的內(nèi)存，才能滿(mǎn)足它的帶寬要求！稍微計(jì)算一下就可以得知：賽揚(yáng)四1.8G的前端總線是400MHz，它的內(nèi)存帶寬理論值是400MHz×64bit÷8＝3.2G/s，但當(dāng)它裝在845系列的主板上時(shí)，由于845主板的限制，即使你插上能符合它帶寬要求的DDR400內(nèi)存，也只能運(yùn)行在DDR266上，這時(shí)的內(nèi)存所能提供的帶寬是266MHz×64bit÷8＝2.1G/s，比3.2G/s要小很多，即使你通過(guò)BIOS里的內(nèi)存調(diào)節(jié)選項(xiàng)往上調(diào)節(jié)一檔（也只能調(diào)節(jié)一檔而已），讓內(nèi)存運(yùn)行在DDR333下，所能提供的帶寬也僅僅是333MHz×64bit÷8＝2.66G/s，離3.2G/s還是有一定的距離，而內(nèi)存帶寬的降低，能非常明顯的降低整機(jī)的綜合速度，運(yùn)行任何程序都能明顯的感覺(jué)出來(lái)！所以如果想滿(mǎn)足賽揚(yáng)1.8G處理器的內(nèi)存帶寬要求，你必須要為它配置865以上的主板和雙通道的內(nèi)存才行！P4亦是如此。很多人也許會(huì)問(wèn)：那845系列的主板是配什么處理器的呢？我想回答你的就是：845系列的主板是屬于“不能用”的主板，因?yàn)樘幚砥饔肋h(yuǎn)比主板發(fā)展的快，當(dāng)初Intel造出845系列的芯片組是為了能給當(dāng)時(shí)的賽揚(yáng)和P4提供一個(gè)過(guò)渡的平臺(tái)，不至于讓它們成為“沒(méi)有主板配合”的處理器而已，也是為了能在低端市場(chǎng)分一杯羹，而現(xiàn)今865甚至9xx系列的主板橫行的時(shí)候，845系列的主板確實(shí)是屬于“不能用”的主板了，滿(mǎn)足不了任何一款處理器的內(nèi)存帶寬，造成性能上的嚴(yán)重低下，試問(wèn)這種主板你會(huì)選擇么？即使配臺(tái)2000多元的超低價(jià)電腦，也不要去選擇845系列的主板，至少需要865以上的和雙通道內(nèi)存才行，因?yàn)閮?nèi)存帶寬是一個(gè)非常影響系統(tǒng)性能的參數(shù)，倘若一味的為了省錢(qián)而配置845系列的主板，那就得不償失了。

內(nèi)存的容量方面，應(yīng)每個(gè)人對(duì)電腦的使用方向不同，容量的要求也是不同的，現(xiàn)在配置的家用電腦，筆者建議：如果不打游戲，或者是打打掃雷、紙牌之類(lèi)的游戲，平時(shí)注重于上網(wǎng)瀏覽或者是聊天、看電影之類(lèi)的應(yīng)用的話，內(nèi)存容量不應(yīng)該低于1G；如果是偶爾打打單機(jī)游戲或者是網(wǎng)絡(luò)游戲，內(nèi)存容量應(yīng)該選擇在2G左右，如果是經(jīng)常打大型的游戲或是進(jìn)行HDTV視頻編輯等應(yīng)用，那么4G的內(nèi)存是必不可少的。

三、主板

一臺(tái)電腦的穩(wěn)定性和兼容性，一大部分是看主板的，一款優(yōu)秀的主板不僅需要擁有上等的用料和優(yōu)良的做工，還需要擁有合理的走線設(shè)計(jì)，那些沒(méi)有技術(shù)實(shí)力的三、四線主板廠家生產(chǎn)的主板，多數(shù)是采用公版走線，而且用料非常差，穩(wěn)定性不堪一擊，這種類(lèi)型的主板，筆者建議寧愿不買(mǎi)電腦也不要配這種主板，否則以后將會(huì)是個(gè)淘氣的祖宗。對(duì)于家庭用戶(hù)，主板方面一定不能省錢(qián)，預(yù)算夠的話最好能買(mǎi)個(gè)一線的主板品牌，如果預(yù)算實(shí)在不足，二線的主板是底線了，不要再往下選擇了，畢竟家用電腦是用來(lái)使用的，不是用來(lái)整天維修的。再談到主板的用料，筆者常?？吹胶芏嘈率衷谂渲弥靼宓臅r(shí)候，貌似老鳥(niǎo)似的說(shuō)某某品牌的主板好，某某品牌的不好，試問(wèn)你知道它好在哪里么？不好在哪里么？這個(gè)就要看主板的用料了，雖然用料好的主板并不能代表一定是高檔主板，但最少能代表它的電氣性能出色。舉一個(gè)很簡(jiǎn)單的例子吧：有A、B兩款主板，A主板的處理器供電濾波電容采用的是日系電容，B主板的處理器供電濾波電容采用的是臺(tái)系電容，那么基本上可以肯定的是：如果在電源輸出電壓的波動(dòng)范圍比較大的情況下，A主板就比較能耐得住，而B(niǎo)主板就很容易產(chǎn)生電容鼓包、漏夜等情況。不要小看這小小的電容，筆者從一個(gè)開(kāi)維修店的朋友那里得知，來(lái)維修主板的人，有80％的都是這幾個(gè)小電容損壞，究其原因，就是電源選擇的不好，導(dǎo)致了輸出電壓的不穩(wěn)定，久而久之最終導(dǎo)致這幾個(gè)小電容爆漿，并且詳細(xì)敘述了主板的品牌：“一線廠家的×碩牌主板就很少出現(xiàn)這種情況，但同樣為一線廠家的×星牌主板，經(jīng)常遇到！原因就是前者的大部分主板使用的是日系電容，而后者的大部分主板為了省錢(qián)，選用的是臺(tái)系電容！”廠家的廣告不能信，宣傳也不能信，看到一個(gè)產(chǎn)品的廣告之后，你所能相信的唯一一點(diǎn)就是：地球上有這么個(gè)產(chǎn)品的存在！然后其他的就統(tǒng)統(tǒng)都不能信了！網(wǎng)上有好多所謂的“評(píng)測(cè)”文章，都是槍手寫(xiě)的，基本上沒(méi)有任何參考余地，只能作為一篇小說(shuō)來(lái)讀，一款主板的真正性能，只有你自己使用了之后才能知道。廠家為了銷(xiāo)量、商家為了利潤(rùn)，他們能把最最垃圾的主板宣傳為最頂級(jí)的產(chǎn)品，筆者曾經(jīng)就看到過(guò)一款四線品牌的主板廠商，在對(duì)其主流主板的廣告上說(shuō)“最優(yōu)秀的設(shè)計(jì)、最精湛的工藝、最穩(wěn)定的性能”……結(jié)果一看報(bào)價(jià)：550元/塊……其他的話我也不想多說(shuō)了，只想問(wèn)問(wèn)這家廠商：你這么垃圾的主板都用了三個(gè)“最”字，那么華碩的同芯片組主板，售價(jià)是你三倍的，應(yīng)該用什么詞語(yǔ)來(lái)描述了？？中國(guó)有一句古話：一分錢(qián)一分貨，說(shuō)的非常正確！不要認(rèn)為價(jià)格高的主板就是暴利產(chǎn)品，從市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)上說(shuō)，暴利產(chǎn)品是不會(huì)被市場(chǎng)所接受的，之所以他能存活到今天，而且售價(jià)依然是這么高，肯定有他的理由，他在做工用料方面肯定比其他品牌的要好很多，成本高所以售價(jià)高，在此，筆者奉勸大家一句：買(mǎi)主板千萬(wàn)不要憑僥幸心理，認(rèn)為自己能花很少的錢(qián)買(mǎi)到很好的東西，只有錯(cuò)買(mǎi)的沒(méi)有錯(cuò)賣(mài)的，商家永遠(yuǎn)都比你精明！主板上面還是老老實(shí)實(shí)的多花點(diǎn)錢(qián)來(lái)買(mǎi)個(gè)一線產(chǎn)品吧，否則以后有你吃苦的時(shí)候！

四、硬盤(pán)

現(xiàn)在的電腦，硬盤(pán)的速度當(dāng)之無(wú)愧的成為了“第一大瓶頸”，無(wú)論你是再高的高手，配電腦的時(shí)候也無(wú)法消除這個(gè)瓶頸的存在，我們只有盡量的減小…再減小……。對(duì)于家用電腦的硬盤(pán)來(lái)說(shuō)，容量和速度是兩個(gè)非常重要的參數(shù)，容量上而言，筆者建議：如果你的電腦只是上網(wǎng)瀏覽瀏覽、偶爾打打小游戲的，那么160G的硬盤(pán)是個(gè)不錯(cuò)的選擇；如果你常常下載軟件或電影，那么250G的硬盤(pán)是個(gè)不錯(cuò)的選擇，如果你是個(gè)下載狂人，那么400G的硬盤(pán)比較適合你；如果你有DV或者是經(jīng)常編輯大型的視頻文件，那么400G×2比較適合你，如果你是個(gè)玩HDTV的人，那么恭喜你，400G×4也許你都不夠用。對(duì)于硬盤(pán)容量上的選擇，你不能考慮現(xiàn)在是否夠用，你應(yīng)該考慮未來(lái)的1年里是否夠用，大概的公式是：現(xiàn)在需要的容量×3。也就是說(shuō)，如果你現(xiàn)在感覺(jué)80G的硬盤(pán)差不多夠用了，那么你就需要買(mǎi)個(gè)250G的硬盤(pán)。如果你現(xiàn)在感覺(jué)120G的硬盤(pán)夠用了，那么就去買(mǎi)個(gè)400G的硬盤(pán)吧。硬盤(pán)另外的一個(gè)參數(shù)就是速度，受到內(nèi)部傳輸率等諸多因素的限制，一塊硬盤(pán)的實(shí)際傳輸速度是不可能達(dá)到它的接口速度的，現(xiàn)在的并口硬盤(pán)基本上都是ATA133了，串口硬盤(pán)也都是150了，但民用級(jí)