基于支持向量机的员工进出办公室监控系统

### 基于支持向量机的员工进出办公室监控系统 #### 1. 支持向量机（SVM）概述 支持向量机（SVM）是一类机器学习算法，属于监督学习方法。它需要有标签的已知数据来对新的未知数据进行分类。借助核替换的思想，SVM 能够处理多种任务，如分类、回归和新奇性检测等。除了人脸识别，它还在手写字符识别、文本分类、生物信息学等领域有应用。 SVM 对数据进行分类时，会尝试创建一个函数，该函数要满足两个条件：一是尽可能减少分类错误；二是使分类边界的间隔最大。这是因为分类边界周围的空白区域越大，分类错误就越少，不同类别的标签能更好地区分开来。 从形式上看，SVM 试图在 n 维空间中找到一个或多个最优超平面。在分割数据的过程中，首先会尝试将数据进行线性分割，使其对应到相应的标签。例如，在预测某一天是雨天还是晴天的任务中，使用包含 n 个数据点的数据集，每个数据点包含一个标签 y（属于{雨天，晴天}）和一个属性向量 $\overrightarrow{x}$，SVM 会尝试找到一个函数，将所有标签为雨天的数据点和标签为晴天的数据点分开。 如果数据能够完全线性可分，那么这个分割函数就可以用于对未来事件进行分类。但在现实世界中，数据往往不能很好地线性可分，甚至完全不可线性分割。比如，两天的天气属性（如温度、湿度等）完全相同，但只有一天下雨，这就导致相同的属性向量有不同的标签，数据变得不可分割。这种情况可以通过将 n 维输入数据映射到更高维的空间来解决，在高维空间中数据可能可以线性分割。 为了避免 SVM 出现过拟合现象，需要对数据进行预处理，识别噪声并接受一些误分类。否则，SVM 的准确率会受到影响，导致对未来事件的分类出现更多错误。 #### 2. 员工进出办公室监控系统设计 为了实现员工进出办公室的监控，我们设计了一个系统，该系统需要满足以下用户需求： - **注册**：新用户可以注册，系统会拍摄用户的面部照片，并让用户输入个人信息。 - **模型训练**：系统处理并学习已注册用户的面部图像，输出一个能够识别他们的训练模型。 - **人脸识别与开门**：系统可以检测摄像头前的人脸并识别其身份，如果是有权限进入的用户，系统会自动开门并将事件记录到日志中，还可以选择通过语音进行播报。 - **Web 应用**：系统提供一个网站，用户和管理员可以通过自己的设备访问、查看信息并执行任务，只要设备与服务器连接在同一网络中。 基于这些需求，系统设计主要包括以下四个部分： - **训练模块**：处理新用户注册，拍摄原始图像，对其进行预处理，输出面部图像用于训练识别模型。 - **识别模块**：使用训练好的模型，从实时获取的图像中检测和识别人脸，并执行相应操作。 - **数据库**：存储用户的个人数据以及 Django Web 应用运行所需的其他必要信息。 - **Web 应用**：为用户和管理员提供一个查看个人信息和数据库日志的平台，并根据权限执行其他任务。 下面是系统各模块之间消息交换的 mermaid 流程图： ```mermaid graph LR A[训练模块] -->|上传模型| B[识别模块] B -->|记录日志| C[数据库] C -->|提供数据| D[Web 应用] D -->|管理操作| C D -->|查看信息| C ``` #### 3. 系统各模块详细介绍 ##### 3.1 训练模块 训练模块通常安装在管理员办公室。新员工可以通过输入 ID、姓名和其他所需信息进行注册，这些信息会被输入到数据库中，并用于后续为分类模型创建类名。 接下来，系统会为员工拍摄原始面部图像。默认情况下，系统会拍摄最多 50 张图像，每 5 帧拍摄一次，除非管理员提前终止。在拍摄过程中，建议员工在摄像头前移动面部，以便从多个角度拍摄照片。默认跳过 5 帧是为了给员工移动面部的时间，避免拍摄到多个相似的图像。拍摄的图像角度越多样，数据质量就越好。这些图像会被保存到一个以员工姓名和 ID 生成的文件夹中。 管理员可以为多个员工重复这个注册步骤。在所有员工都注册完成后，可以开始进行图像预处理和模型训练。在训练过程中，针对新数据和之前训练好的模型，对原始的 SVM 进行了改进，重用模型中已分类的数据，从而减少新数据的训练时间，同时也保留了重新训练整个模型的选项。 训练模块的操作步骤如下： 1. 员工输入 ID、姓名等信息进行注册。 2. 系统拍摄原始面部图像，最多 50 张，每 5 帧拍摄一次。 3. 图像保存到以员工姓名和 ID 命名的文件夹中。 4. 所有员工注册完成后，管理员选择合适时间进行图像预处理和模型训练。 ##### 3.2 识别模块 识别模块安装在系统的每扇门上，它由 LED、摄像头和扬声器组成，这些设备都连接到一个树莓派上，树莓派需要与服务器连接在同一网络中。 当系统运行时，摄像头会打开并寻找面前的人脸。实时获取的图像会不断地传输到服务器，在服务器上进行人脸检测和识别计算，这个过程使用的是训练模块得到的模型。一旦在画面中检测到至少一张人脸，如果该人员是员工且有权限进入该区域，系统会自动将员工的身份、当前时间戳、进出状态和门的标识记录到数据库中。 同时，日志数据也会被写入本地文本文件，API 视图会读取该文件并以 JSON 格式返回数据。返回 JSON 数据后，本地文本文件会被重置。树莓派会不断访问这个 API 视图，如果读取到日志数据，扬声器会播报员工的姓名，并且如果员工有权限进入，LED 灯会亮起。 识别模块的操作步骤如下： 1. 系统启动，加载模型并打开摄像头。 2. 摄像头实时获取图像并传输到服务器进行人脸检测和识别。 3. 检测到人脸后，判断人员身份和权限。 4. 根据判断结果记录日志到数据库和本地文本文件。 5. API 视图读取本地文本文件并返回 JSON 数据。 6. 树莓派根据 JSON 数据控制扬声器和 LED 灯。 ##### 3.3 数据库 为了支持系统同时在多个门上运行，除了之前提到的用于保存数据的员工表（Staff）和日志表（Log