基于python实现的人脸识别考勤系统

一、设计内容

1、原型设计

版本A：

考勤系统分为员工端和管理者端。
管理者端可以增删改要签到的员工信息（录入新员工、删除员工等），查询签到历史，规定签到时间（如9：00前早签，17:00后晚签）等。
员工端负责拍照，人脸识别成功后签到。
自己的服务器接受管理者端的请求，存储员工信息，并提供增删改查员工信息的服务。同时转发员工端发送来的签到请求到Face++，得到人脸对比结果，反馈给员工端是否签到成功。
人脸识别提供商（Face++）的服务器存储人脸信息以及对应的员工的id。接受自己服务器的注册新人脸、对比人脸的请求，并返回结果。

版本B：

只有一个客户端，不仅负责增删改新员工（学生）的信息，还负责拍照、人脸识别签到。
服务器的情况与版本A类似，自己的服务器接受所有请求，并存储学生信息。

由于版本A存在重大漏洞：当员工没在公司时也能签到，而且工程量较大，课设时间有限。所以本项目采用版本B。

2、业务逻辑设计

主要功能有注册新用户和签到识别

最左边为客户端，中间的服务器是自己的服务器，右边是face++的服务器。

3、界面设计

界面整体采用谷歌推荐的 Meterial Design 设计原则，包含了视觉、运动、互动效果等特性，就是好看！
颜色上采用了配色网的" 花季少女的心 "配色方案，简单而融洽。
首先是主界面，采用一个带抽屉的布局，布局最上方为状态栏，剩下的部分为一个随抽屉中选项而切换的碎片，并在界面右下角嵌入一浮动按钮。

界面截图如下：

抽屉中的布局：上部分为用户头像，下半部分为功能选项按钮，每个按钮对应一个碎片。
在签到历史Fragment中，以每行2项的卡片式布局展示签到历史，每个记录项四周用阴影包围，显得更有层次感。
点击浮动按钮跳转到拍照页面，若拍照成功，进入上传页面；若失败则返回之前的页面。

截图如下：

学生列表Fragment主要用与注册新的用户，将新的人脸信息录入
点击学生列表浮动按钮跳转到拍照页面，若拍照成功，进入上传页面；若失败则返回之前的页面。

截图如下：

二、设计方法

1、数据库设计

主要有 学生信息表 和 签到记录表 。

学生信息表（stu_message)：

名	类型	主键	非空	备注
stu_id	int(10)	是	是
stu_name	varchar(255)	否	是

此表还可扩展学生性别，学院，班级等项目，这里省略了。

签到记录表(check_on_records)：

名	类型	主键	非空	备注
co_id	int(10)	是	是	自动递增
stu_id	varchar(255)	否	是	执行签到的学生id
co_time	datatime	否	是	自动生成CURRENT_TIMESTAMP

2、接口设计

（1）注册接口

接收客户端发来的注册学生的图片和姓名，转发给Face++，返回注册成功的信息。

方法：POST

uri：服务器地址/register

请求参数：

字段	说明	类型	备注	是否必填
user_img	注册用图片	multipart/form-data	.jpg	是
user_id	注册学生的姓名	multipart/form-data		是

返回参数：

字段	说明	类型	备注
user_id	注册学生的姓名	string

错误情况：

字段	说明	类型	备注
error_message	已知错误	string	有错误码
other_error	未知错误	string	网络不通等情况

（2）识别接口

接受用户发送来的要识别的人脸图片，转发给Face++，返回签到用户的id。

方法：POST

uri：服务器地址/transmit

请求参数：

字段	说明	类型	备注	是否必填
user_img	识别用图片	multipart/form-data	.jpg	是

返回参数：

字段	说明	类型	备注
user_id	验证得到的学生的姓名	string

错误情况：

字段	说明	类型	备注
no_face	未识别到人脸	string	face++的返回值中没有faces字段
failed	验证所得分数未达到阈值	string	分数低于80未验证失败
other_error	未知错误	string	网络不通等情况

（3）查询历史接口

方法：GET

uri：服务器地址/history

请求参数：无

返回参数：

字段	说明	类型	备注
history_data	历史纪录	json	整体为一个json数组，每条记录为一个数据项。

三、实现方法

1．客户端的实现：

程序采用Android Studio开发，调试、运行环境为小米手机3（Android 6.0）。

（1）界面实现：

主界面抽屉布局采用 DrawerLayout 实现，浮动按钮为 FloatingActionButton ，状态栏为 ToolBar 。

历史界面采用 RecyclerView 配合 CardView 实现。

a.为实现在状态栏打开时按返回关闭而不是退出程序，重写 onBackPressed() 方法：

```java public void onBackPressed() {

if (drawerLayout.isDrawerOpen(GravityCompat.START)) {

    drawerLayout.closeDrawer(GravityCompat.START);

} else {

    super.onBackPressed();

}

} ```

b.传统的单 Activity 对应多 Fragment 实现方法是：在一个 FrameLayout 中，每切换一个 Fragment ，就把要切换的 Fragment 放在最顶层，这种方法相当于新建了一个 Fragment ，被切换掉的 Fragment 在切换瞬间的数据并未被保存，所以这里需要改进：

为节省篇幅，不粘代码了，我参考的这篇博客。

c.在显示相机拍出来的照片时，有时文件过大（像素数过多）不能使用 BitMap 加载，这里用 SubsamplingScaleImageView 加载。

（2）业务逻辑实现：

与后台交互的逻辑：通过 OKHttp 开启新的线程向后台发送请求，用 Hanlder 模块接受返回的数据，同时将相应逻辑返回给主线程，主线程更新界面UI。
历史 Fragment 界面在接受 json 数据时使用 Gson 模块解析，相当方便。

2．后台服务器的实现：

后台采用python语言编写，主要运用模块有 pymysql （连接 mysql 数据库）、 flask （Web应用框架）以及Face++官方的SDK。

一些基本概念：

face_token :当对一张图片进行人脸检测时，会将检测到的人脸记录下来，包括人脸在图片中的位置，用一个系统标识face_token来表示。注意：对同一张图片进行多次人脸检测，对同一个人脸会得到不同的face_token。
FaceSet :人脸集合（ FaceSet ）是用来存储检测到人脸的存储对象。一个 FaceSet 内 face_token 是不重复的。

后台服务器与Face++服务器的交互时主要用到的API：

名称	功能
Detect API	可以检测图片内的所有人脸，对于每个检测出的人脸，会给出其唯一标识 face_token，可用于后续的人脸分析、人脸比对等操作。
Search API	在一个已有的 `FaceSet` 中找出与目标人脸最相似的一张或多张人脸，返回置信度和不同误识率下的阈值,识别到的 `user_id` 。
Face SetUserID API	为检测出的某一个人脸添加标识信息，该信息会在Search接口结果中返回，用来确定用户身份。
FaceSet AddFace API	为一个已经创建的 `FaceSet` 添加人脸标识 `face_token` 。