一种数字校园用课堂考勤方法及其门禁控制方法与流程

本发明涉及门禁，尤其涉及一种数字校园用课堂考勤方法及其门禁控制方法。

背景技术：

1、校园安全问题已成为社会各界关注的热点问题，保护好每一位孩子，使发生在他们身上的意外事故减少到最低限度，已经成为幼儿园及中小学教育和管理的重要内容，中小学生在校期间虽然实行封闭式管理，但中小学生的自控能力相对较差，自我保护能力也较弱，实现门禁管理可以有效提高中小学生在校期间的安全；

2、现有技术中，已经具有通过ic卡识别及人脸识别技术等，进行智能化安全监控，ic卡识别需要随时携带，且丢失后容易被盗刷等问题；对于普通基于人脸识别技术而言，在人流密集区域，门禁系统的数据库中存储的图像数据非常之大，有些甚至达到上千张图像，这对上下班人流高峰期而言，门禁系统需要对实时采集的图像进行图像处理，然后与数据库系统中的图像数据进行逐一搜索与匹配，这容易导致门禁系统的响应时间的延迟，严重影响到门禁系统的工作效率，同时，现有的门禁系统数据库更新滞后，尤其是中小学，学生发育较快，人体特征变化明显，数据库更新不及时容易导致图像匹配度不准的情况发生。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出一种数字校园用课堂考勤方法及其门禁控制方法，以更加确切地解决上述所述的问题。

2、本发明通过以下技术方案实现的：

3、本发明提出一种数字校园用课堂考勤方法及其门禁控制方法，包括：

4、设置人脸识别单元和声纹识别单元，安装在ic卡门禁识别系统中；

5、通过所述ic卡门禁识别系统实现门禁控制方法包括以下步骤：

6、s1：当有人员进入到触发区域后，对所述人员进行图像采集；

7、s2：若人员将ic卡置于识别机上识别，则对应调出ic卡中的个人身份信息与采集的图像进行对比，得到相似值；

8、s3：设置第一相似度阈值和第二相似度阈值，且第一相似度阈值大于第二相似度阈值；

9、s4：将相似值与所述第一相似度阈值和第二相似度阈值对比；若相似值大于第一相似度阈值，判定为本人，识别机开闸放行；若相似值大于第二相似度阈值，小于第一相似度阈值时，则开启声纹识别，引导所述人员说话，且提取所述人员的声纹信息，调取出ic卡中的声纹信息与采集的声纹信息对比，若大于声纹阈值，则判断是本人，识别机开闸放行，并将采集的图像更新到ic卡的个人身份信息中；若小于声纹阈值，则判定不是本人，且发出警告；若相似值小于第二相似度阈值时，则判定不是本人，且发出警告。

10、进一步的，所述的数字校园用课堂考勤方法及其门禁控制方法，所述步骤s2中包括：

11、个人身份信息包括：声纹数据、人脸图像信息、班级、年级、年龄、学习课程表。

12、进一步的，所述的数字校园用课堂考勤方法及其门禁控制方法，所述步骤s2中，调取ic卡中的个人身份信息与采集的图像进行对比包括：

13、s21：将采集的图像进行转换，转换成与个人身份信息中的图像一致大小，像素的待处理图像；

14、s22：将待处理图像中的图像进行缩放和正面；

15、s23：将上一步生成的图像以及个人身份信息的图像切割成n*n的图像块，对每一个图像块进建立回归模型，得到其回归参数以及回归结果；

16、s24：分别将回归参数和回归结果输入相似度模型中进行训练，得到相似值。

17、进一步的，所述的数字校园用课堂考勤方法及其门禁控制方法，所述步骤s23中包括：

18、在回归模型中，一图像块的特征矢量为vh(i,j)，输出的回归输出值为vl(i,j)，i和j代表图像块在图像中的位置，使用回归算法进行回归分析，获得回归模型的参数；

19、相似度模型：

20、

21、x是均方误差，n是有n个图像块，x和y分别是两图像对应的图像块。

22、进一步的，所述的数字校园用课堂考勤方法及其门禁控制方法，所述步骤s4中包括：

23、设计所述语音处理处理模型包括输入层、卷积层、映射和输出层，其中所述输入层、投影层、隐藏层和输出层依序链接；

24、s41：收集到声纹信息在所述输入层进行训练，除去环境杂音，得到完整的人声语音数据；

25、s42：人声语音数据输入所述卷积层，所述卷积层中设有梅尔频率倒谱系数模型，通过梅尔频率倒谱系数可以提取出声音特征；

26、s43：将所述声音特征在映射层中进行映射，并与数据库中的声纹数据进行比对，若比对值大于预设值，则判断出该说话人的信息。

27、进一步的，所述人脸识别单元和声纹识别单元还可以放置于课堂上，实现对学生的实时考勤，所述人脸识别单元和声纹识别单元执行课堂考勤方法的步骤包括：

28、在学习课堂中，实时收集学生的声纹信息及人脸图像信息，将声纹信息与个人信息中的声纹数据对比，确认该学生是否为本人，同时得到学生的在线学习时间以及互动时间；

29、在互动的过程中，在教师发出互动指令后，读取学生的行为标签，得到互动结果；

30、创建学习评估模型，根据学生的在线学习时间以及互动结果，得到该学生在此堂课中的学习效率。

31、进一步的，所述互动指令包括：语音指令以及动作指令，语音指令：进行朗读、回答问题；动作指令：看黑板、看课本、发送习题至学生端进行解答；在老师发出互动指令后，学生需在预设时间内做出相应的互动动作，若超出时间，则判断该学生未进行互动。

32、进一步的，所述互动指令的形成包括：对教师的语音进行文本转换为文本，并对其进行语义提取。

33、进一步的，所述学习评估模型包括：

34、首先由n个评价指标，可以得到一个m*n的原始数据矩阵：

35、

36、其中，n为知识点个数，m为评价指标；m在此的取值可以是3，则有x11～x1n、x21～x2n和x31～x3n分别代表学习时间、互动时间和成绩；将该矩阵进行归一化处理，取x矩阵向量xij与该矩阵中的所有元素之和xij的比值作为归一化结果，其计算公式为：

37、

38、其中，zij是归一化矩阵中的元素。

39、在确定评价指标的权重时，先计算其熵权值：

40、

41、其中k为调节系数，

42、将熵权值转换为权重：

43、

44、其中，0≤dij≤1，

45、最后确定评价模型为：

46、

47、本发明的有益效果：

48、1、本发明提出的门禁系统中引入人脸识别单元和声纹识别单元，相较于传统的ic卡门禁识别方式，可以更加准确地识别人员身份。同时，通过设置不同的相似度阈值和声纹阈值，可以根据不同的情况进行智能判断，从而避免误判或漏判；同时为了防止中小学生发育较快，人体特征变化明显，数据库更新不及时容易导致图像匹配度不准，采用了分级判断的方案，同时可以将确认的人脸图像信息进行更新存档，实现数据库的自动更新；

49、2、本发明提出的课堂考勤方法将人脸识别单元和声纹识别单元应用于课堂上，提出的课堂考勤方案不仅可以提高考勤效率，还可以帮助教师更好地了解学生的学习情况，及时发现学生存在的问题，有利于教学质量的提高；另外，该方案还引入了互动指令，可以促进学生积极参与课堂互动，提高教学效果；同时根据互动指令预估出该学生对该知识点的学习时间；

50、3、本发明提出的学习评估模型通过对学生的在线学习时间、互动结果进行综合分析和评估，得出学生在此堂课中的学习效率；这种评估可以帮助教师更好地了解学生的学习情况，及时发现学生存在的问题，有利于针对性地制定教学方案，提高教学效果；同时可以为学生提供个性化的学习指导，根据不同学生的学习特点和水平，给予相应的学习建议和推荐。这有助于提高学生的学习兴趣和积极性，促进其自主学习和提高学习效果。