计算机应用

作者：方书雅, 刘守印

单位：华中师范大学 物理科学与技术学院, 武汉 430079

关键词：课堂考勤,目标检测,人脸姿态,人脸识别,人体检测

基金：湖北省高等学校省级教学研究项目（2018089）。

针对基于人脸识别的课堂考勤系统漏检和低识别率的问题，采用主、从双摄像机设备，提出一种联合学生人体检测和人脸角度筛选的方法。首先通过Mask R-CNN算法检测主摄像机拍摄图中的学生人体位置；然后控制从摄像机（PTZ相机）依次获取每位学生的高质量放大图像；再通过MTCNN算法和FSA-Net算法从中检测并识别出人脸姿态，筛选出每位学生的正脸图像；最后对筛选出的学生正脸图像使用FaceNet算法提取人脸特征，用于支持向量机（SVM）分类器的训练或识别。实验结果表明，与Tiny-face算法相比，人体检测算法在重叠比（IOU）为0.75时平均精度（AP）值提高了约36%且检测耗时减少了57%；与建立多姿态人脸数据库的方法相比，采用人脸角度筛选的方法使识别率提高了4%；多数情况下整个课堂学生识别的准确率接近100%。所提方法简化了学生注册过程，提高了人脸识别率，为解决人脸漏检问题提供了新的思路。

来源：2020年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

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