基于人脸识别与数据挖掘的考勤管理与疾病检测系统

### 基于人脸识别与数据挖掘的考勤管理与疾病检测系统 在当今科技飞速发展的时代，教育机构对学生的出勤情况愈发重视，因为学生的出勤直接影响其学业表现和评估结果。同时，现代生活方式引发了诸多健康问题，传统医疗系统在疾病诊断方面存在不足。本文将介绍两种创新的系统，一种是基于人脸识别的自动考勤管理系统，另一种是利用数据挖掘技术的高效人类疾病检测系统。 #### 基于人脸识别的自动考勤管理系统 传统的学生考勤方式，如点名或让学生在纸上签名，效率低下且容易出现学生代签等虚假数据录入的情况。一些机构采用的 RFID、指纹考勤方法也存在速度慢、学生需排队等待的问题。而人脸识别技术则具有独特的优势，它只需一张包含全班学生的照片，相机瞬间即可完成拍摄，避免了学生排队等待。 ##### 系统概述 该自动考勤管理系统利用机器学习人脸识别技术，借助 Matlab 软件实现。使用数字 USB 网络摄像头捕捉教室中所有学生的面部图像，软件通过 Image Processing Toolbox 对图像进行处理。系统实现包括 LBP 和 HOG 面部特征提取算法，以及对训练数据的分类，分类标签为学生的姓名。通过 Matlab 软件中的网络摄像头接口支持包，实现摄像头与软件的连接，该包可帮助获取摄像头图像并支持必要的摄像头设置。 ##### 系统实现 1. **分类模型生成**：这是人脸识别系统的关键步骤。通过支持向量机（SVM）分类器，采用监督式机器学习方法生成分类模型。首先提取训练人脸图像的 LBP 和 HOG 特征，将两者结合形成新的混合特征向量，即训练特征，并存储在数据库中。为所有训练人脸图像标注学生姓名作为训练标签，将训练特征和标签输入 SVM 分类器，分类器输出的标签即为学生姓名。 2. **局部二值模式（LBP）**：LBP 常用于纹理分类和人脸识别问题。其扩展的均匀局部二值模式可减少冗余特征向量，使特征更紧凑、信息更丰富。提取 LBP 特征的步骤如下： - 将给定的人脸图像转换为灰度格式。 - 比较每个像素与其八个相邻像素的值。若相邻像素值大于或等于中心像素值，则记为 1；否则记为 0。 - 将这 8 位二进制值转换为十进制值，即为该像素的二进制模式值。 - 采用均匀局部二值模式，即二进制模式中最多有两个 0 - 1 或 1 - 0 转换。在 0 - 255 之间有 58 个具有均匀二进制模式的数字，构建一个 59 个区间的直方图，其中 58 个区间表示 58 个均匀二进制模式的十进制值，其余数字作为第 59 个区间的值。 - 将这 59 个值在 0 到 1 之间进行优化归一化，并存储在数组中，形成一个 59 维的特征向量。为增加特征数量，在整个图像上运行 16×16 的补丁，提取每个补丁的特征向量并连接成一个大向量。例如，在 64×128 尺寸的图像中，有 32 个 16×16 的补丁位置，新的特征向量将是 32×59 = 1888 维。 3. **方向梯度直方图（HOG）**：HOG 是一种基于图像梯度分布的特征提取算法。提取 HOG 特征的步骤如下： - 对图像中的每个像素，通过与特定内核进行卷积，分别计算其垂直和水平梯度 Gx 和 Gy。 - 将整个图像划分为 8×8 的单元格，计算每个单元格中每个像素的梯度幅度和方向。 - 用一个 9 区间的直方图表示梯度幅度和方向的值，每个 8×8 单元格构成一个 9 维的特征向量。 - 对 16×16 补丁中的每个特征向量在 0 到 1 之间进行归一化，每个 16×16 补丁产生一个 36 维