基于深度学习的人脸识别考勤管理系统开发

• 作者: 文开福 李雄 杨辉 秦德浩 钟小明
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 考勤管理 深度学习 人脸识别 特征提取 Bottleneck特征
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机技术应用
• 页码范围: 115-118,123
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3894字
• 语种: 中文

摘要

阐述了深度学习人脸识别考勤的基本原理,介绍活体检测及人脸识别中深度学习的概念,并将VGG16深度神经网络提取的Bottleneck特征输入至全连接网络用以人脸分类,并采集员工人脸图像构造训练数据集以训练深度学习模型.依据Keras框架实现了深度学习的算法程序,使用Java语言设计便于使用、友好的图形界面,采用MySQL建立员工信息、考勤记录数据库,并应用B/S架构实现人脸识别考勤管理系统的开发.将该系统应用于日常考勤业务中.仿真结果表明,该系统较好地满足企业和个人考勤管理的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨辉	华东交通大学软件学院	76	653	13.0	20.0
2	李雄		11	29	3.0	5.0
6	文开福		1	7	1.0	1.0
7	钟小明		1	7	1.0	1.0
8	秦德浩	华东交通大学软件学院	1	7	1.0	1.0