基于人脸识别和轨迹跟踪的校园乐跑APP系统设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

早锻炼考勤系统发展到今天颇具成效，但仍然存在很多问题。

现今为数最多的，还是以传统卡机刷卡、人工监督的方式，其缺陷十分明显，如容易出现排队拥挤，存在一人代打多卡的情况等；目前也存在部分软件系统，如以钉钉为代表的基于位置的考勤系统，虽然位置限定，但无法准确判断使用者身份，存在虚拟定位，一个机器多个账户的情况；也有部分高校引进了人脸信息认证的考勤系统，虽然身份方面没有问题，但需要在指定位置额外配置考勤机器，具有一定的成本。

并且这三种早锻炼考勤方式都未真正实现早锻炼考勤的真正目的，无法督促学生进行体质锻炼，无法检测学生的运动情况。

2. 课题关键问题和重难点

课题关键问题：本系统结合百度lbs服务记录用户运动轨迹和虹软科技人脸识别算法判断用户身份，其关键问题在于精准、正确记录用户运动轨迹和判断用户身份，其中需结合活体人脸识别，有效防止照片等作弊情况。

在系统中精确记录运动轨迹使用的是百度lbs服务中录轨迹的鹰眼服务sdk，基于鹰眼提供的接口和云端服务，开发者可以迅速构建一套完全属于您自己的完整、精准且高性能的轨迹管理系统，可应用于车队管理、人员管理等领域。

课题难点问题：在身份验证时，使用的时虹软科技人脸识别服务，其关键问题在于正确识别用户身份。

3. 国内外研究现状（文献综述）

1.人脸识别技术在智慧校园中的应用当前是一个科技创新时代,智慧校园建设工作要与时俱进,跟上时代前进的脚步。

人脸识别技术作为一项新兴技术,被广泛应用在各个行业领域中,创造出了众多现实价值。

该项技术主要包括了人脸定位、人脸图像采集以及人脸以及人脸识别预处理等内容,能够实现对用户身份科学准确识别判断,从而充分保障人们的信息安全。

4. 研究方案

1.核心服务：本系统接入百度 LBS 轨迹服务并使用虹软人脸识别技术，完成运动轨迹的跟踪绘制和人脸检测的实现2.先进算法的使用：使用道格拉斯-普克算法和自定义的除噪算法处理用户运动轨迹抖动的问题，使用户轨迹更加平滑美观，贴近现实；使用RSA非对称加密算法保障用户身份安全3.客户端开源框架使用：集成当下热门网络请求框架OkHttp，图标绘制框架MPAndroidChart，视图的字段和方法绑定快速注解框架Butterknife，事件总线框架EventsBus；使用Servlet编写后端接口，在程序设计上采用了MVC的思想，同时使用了阿里巴巴fastjson开源jar包，优化接口效率4.核心功能设计：包括室外移动端的精准定位，人脸识别与活体检测，指定范围内签到，运动轨迹数据的绘制和直观展示，活动的统一推送与管理

5. 工作计划

第1-2周：完成本系统的相关问题定义与可行性研究、提出具体设计方案，完成需求分析。

第3-4周：进行系统相关总体设计，并撰写开题报告（弄清选题背景与意义国内外相关研究现状、课题关键问题及难点、文献综述、研究方案、技术路线及可行性分析）第4-5周：进行系统详细设计，完成数据库设计。

第5-6周：进行服务器端的分析与设计，开发出所需接口。