基于人脸识别的课堂签到管理系统

实习第三天，上午练习实现ui界面的日期和时间与系统时间保持一致，人脸识别能够把摄像头采集的画面进行人脸识别，能识别人脸，且判断到是谁。之后进行人脸分析识别判断，实现方式有很多种，但是考虑到诸多原因我们最终选择了百度的人脸识别。在离线SDK和在线API两种方式间我们选择了后者。详细讲解了人脸检测、人脸对比、人脸搜索及人脸库管理在线识别方式。使用在线识别的功能完成人脸识别需要之前的摄像头采集画面，在线检测，实现方式是向百度AI发送人脸检测请求，让百度AI去完成人脸检测，返回检测结果。因为在发送请求前必须要有百度云提供的令牌，所以需要申请注册百度智能云的账号。

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时间功能（可选）：
1、获取系统时间
2、把获取的系统时间日期添加到对应的时间/日期编辑器中
3、多次重复获取系统时间，添加定时器，设置定时时间，产生信号，关联槽函数，在槽函数中去完成获取系统时间/日期功能
当定时器到达定时时间后才会产生信号
在创建窗口时就应该有这个定时器，启动定时器产生信号，关联设置时间日期的槽函数

人脸识别： 能够把摄像头采集的画面进行人脸识别（识别人脸，且能判断到是谁）
进行人脸分析识别判断，实现方式有很多种：采用成熟的现成的技术方式或者我们自己从0开始设计一个识别模型进行识别判断

• 厂商现成的技术方案–使用百度的人脸识别
  需要使用百度的相关技术方案（实现）--------不会提供实现方式，只会提供使用的方式
  在对应网站 http://ai.baidu.com/ 找到人脸识别使用方法，使用提供的技术文档进行完成
  离线方式-----离线sdk
  在线方式-----在线api
  在线识别方式：
  人脸检测：对人脸进行分析检测
  人脸对比：比对两个人脸画面是否为同一个人，多个人脸信息进行比对判断（确定是否为同一个人）
  人脸搜索：在人脸库中搜索是否存在相识人脸（确认人脸库中是否存在同一个人）
  人脸库管理：管理人脸信息（存储多人人脸信息）
  使用在线识别的功能完成人脸识别：
  1、摄像头采集画面
  2、实现人脸检测：在线检测-----让百度AI进行检测
  实现方式：
  发送请求（向百度AI发送人脸检测请求，让百度AI去完成人脸检测，返回检测结果）
  发送请求不是任意的网络请求能够接受，必须有百度提供的访问令牌(access_token)
  a、在发送请求前必须先有access_token，获取access_token：需要注册人脸识别API
  client_id
  client_secret决定是否有访问权限
  需要注册API获取id与secret，用百度账号进行注册
  注册后建立人脸识别应用（才能进行使用），才会创建id与secret
  id：应用的API Key ------- exGfN5ZtUhTgZGHZVV8v821I
  secret：应用的Secret Key -------uNXjdRa7SbYwt0EgBdRwsmQYX6VADGx8
  在使用requests.get(host)发送请求后，最终得到字典数据
  从字典中取出键为access_token的值，得到accesstoken值
  b、发送请求，通过网络请求方式完成让百度AI进行人脸检测
  让百度AI检测一张画面（图片）是否存在人脸，以及人脸的一些属性
  通过requests.post()函数完成请求,返回检测到的结果
  结果数据是一个字典，存在多项数据内容，通过键值对进行表示
  返回结果如下
  {‘error_code’: 0,
  ‘error_msg’: ‘SUCCESS’,
  ‘log_id’: 6589201457925,
  ‘timestamp’: 1594992415,
  ‘cached’: 0,
  ‘result’:
• 这个字典是检测的结果，其中有两项内容：
  ‘face_num’: 2,-----人脸的数目（每张人脸都有信息）
  ‘face_list’:-------每个人脸的信息，是一个列表，列表中的每个数据就是一张人脸的信息数据,每个数据是一个字典从来存储一个人脸信息的各个部分
  {‘face_num’: 1,
  ‘face_list’: [{‘face_token’: ‘9092a8eb509e65c5c215d494f95969c8’,
  ‘location’: {‘left’: 386.12,
  ‘top’: 556.48,
  ‘width’: 651,
  ‘height’: 571,
  ‘rotation’: 5
  },
  ‘face_probability’: 1,
  ‘angle’: {‘yaw’: -15.93, ‘pitch’: 28.1, ‘roll’: 10.37},
  ‘gender’:
  {‘type’: ‘female’,
  ‘probability’: 1
  },
  ‘age’: 22,
  ‘beauty’: 69.68
  }]}

完成人脸搜索，搜索库中是否存在对应人脸，进行签到

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时间日期完成的基本情况

最终完成的效果显示

• 我选择进行人脸检测的图片
  
  最终的检测执行结果显示（先按taken令牌，再按face_post进行检测）
  此时终端返回的基本信息
  {‘error_code’: 0,
  ‘error_msg’: ‘SUCCESS’,
  ‘log_id’: 2584156505552,
  ‘timestamp’: 1595035410,
  ‘cached’: 0,
  ‘result’: {‘face_num’: 1, ‘face_list’: [{‘face_token’: ‘9092a8eb509e65c5c215d494f95969c8’, ‘location’: {‘left’: 386.12, ‘top’: 556.48, ‘width’: 651, ‘height’: 571, ‘rotation’: 5}, ‘face_probability’: 1, ‘angle’: {‘yaw’: -15.93, ‘pitch’: 28.1, ‘roll’: 10.37}, ‘gender’: {‘type’: ‘female’, ‘probability’: 1}, ‘age’: 22, ‘beauty’: 69.68}]}}

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今天使用百度智能云的在线识别的功能完成人脸识别（摄像头采集画面、让百度AI进行在线人脸检测），与平时学习的不一样。我觉得这种开源平台的现成代码挺好用的，学会了新的人脸识别的实现方式。
作为物联网小白，个人能力有限，今天是我们学习人脸识别的课堂签到管理系统的第三天，肯定有很多不足，后面会慢慢改正。
同时以上内容非常谢谢姚老师给我们的总结与讲解，非常有耐心并详细！

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