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。