基于LBPH的智能考勤方法研究

摘要：

针对高校学生较多,传统人工考勤方式效率低,易出现学生代签、早退等问题,鉴于此提出一种基于Local Binary Pattern Histogram(LBPH)的课堂考勤方法.该方法采用LBPH人脸识别算法,对考勤学生进行人脸识别,成功识别出勤学生,并对照人脸数据库,未识别的学生则为缺勤学生.再根据Hough变换检测和Canny边缘检测,绘制教室座位格网,并结合考勤学生人脸识别结果,实现座位与学生相匹配.在两者基础上,基于Python语言开发了课堂考勤系统.实验结果表明,该方法具有较高的人脸识别率,能有效完成课堂考勤工作,提高考勤效率.为更好推进考勤管理高效化、智能化建设提供新的思路.

关键词：Python-OpenCV、LBPH人脸识别、Hough变换、Canny边缘检测、图像处理

所属期刊栏目：24

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：河南省科技攻关项目212102310404

在线出版日期：2022-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：30-33