基本信息
- 项目名称：
- 基于一卡通的快速指纹考勤系统
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作A类
- 简介：
- 既快速又高质量的用于短时间内完成大规模考勤的指纹考勤系统虽然目前在市场上已有成型产品，但由于是商业机密，核心技术受保护，导致相关产品价格偏贵。此系统正是基于这种市场现状以及指纹数据比对速度较慢的技术现状，以指纹识别技术为基础，创新性提出结合学生一卡通进行联合认证的创意。这不但提高了考勤效率，而且较目前市场上产品相比，成本要小得多。
- 详细介绍：
- 一.作品介绍 1.1 开发背景 传统的签到方式具有很多漏洞，效率很低，浪费上课时间并且不易重复操作。基于此现状有人提出指纹考勤技术。然而传统的指纹考勤模式由于单枚指纹数据已经很大，导致考勤时指纹匹配需要较长时间，进而降低了考勤效率。我们小组为了使用户节省考勤时间 ，提高考勤效率，针对上述问题，结合先进的指纹相关技术，在此基础上结合我们提出的“联合认证”创意，特此开发了用于短时间内完成大规模考勤的快速指纹考勤系统。 1.2 系统主要功能 可由于完成高校里对学生短时间内快速的考勤，考勤结果自动有系统记录下来，可供导员、任课老师、学校相关随时随地进行相关查询。 1.3 技术阐述 整体：整个项目是基于微软的VS集成开发环境的。具体应用了其中的MFC子环境，数据库采用ADO连接，后台数据库目前使用的是MicroSoft 的Access,投入生产后使用开源数据库-MySQL，既提高运行速度又节省成本开支。 指纹技术准确率及可靠性保证：在查阅大量资料的基础上，我们选择了国外著名指纹开源社区极力推荐的算法作为我们的基础，其正确率有相当的保证。对于该算法，该指纹开源社区测试小组选取l000枚指纹作实验，其中每300枚指纹为一组，在Pentium M1．4 MHz处理器、256 MB内存、Windows XP操作系统、VC6．0软件的系统平台上，采用富士通MBF300滑擦型传感器(分辨率为500 dpi)，可以得到如下结果：平均建档时间为0．21 s/枚, 建档拒绝率〈0.1%,FRR(拒识率)为1．2％，FAR(误识率)为0．005％，FER(拒登率)为6．5％，对比效率为85．52次/s。 硬件相关： 指纹采集仪采用国内著名的中控公司上产的UareU4000（附驱动），一卡通射频仪由学校一卡通中心提供。 二.系统创新点 2.1 市场同类产品现状 虽然目前市面上已有成型的可普及的指纹考勤系统，但主要用于小规模零散的认证或者考勤，目前国内外该技术主要应用于考勤、加密、门禁、保险箱柜等领域，国内有汉王指纹识别系统，国外如日本，美国等也开发出了相关系统，这些系统主要采用1：1的匹配模式或者采用1：n(此处指纹数据总数一般较小)，主要是这些领域牵涉的人数比较少（一般保险箱只让一个或很少的人打开）因此进行指纹匹配时系统运行速度很快。然而当牵涉到大规模考勤时就会涉及很多人员，普遍采用1：N的识别模式，就目前科技水平来说，实现指纹匹配的速度较慢，故需要较长时间。因此，在兼顾效率的前提下提高匹配速度，是指纹识别技术在短时间内完成大规模考勤应用领域中发展普及道路中所需解决的主要问题. 2.2 同类产品短时间内大规模考勤的实例分析 下面进行一个引用实例分析：在当前技术条件下，对一个150人的班级进行考勤来说，假定每个人采集十个指纹，每个人的辨别时间为l：1500的比对时间，全班不间歇的匹配完成，用时大约900秒（不考虑人员移动花费时间），也就是说大约至少需要15分钟的时间来完成。但这还只是一个针对很小的数据库， 随着指纹库容量的不断加大(比如将库存量增加为整个学校，即3 5000枚指纹，此时进行指纹考勤将变得不可能)，验证时间将越来越长，这大大降低了考勤速率。 2.3 该系统创新点 此系统正是基于这种市场现状以及指纹数据比对速度较慢的技术现状，系统采用成型的低速高质算法，并且引入了学校大规模使用IC卡预提指纹的创意，考勤时首先刷一卡通（自动扫描，不会出错），系统获取一卡通中学生信息，系统利用一卡通中的字符串首先提取数据库中对应的指纹数据, 减少系统图像匹配的时间,然后系统用用户提供的指纹图像与利用一卡通筛选出的指纹图像数据进行核对（这样最多只有十次比对，大大减少运行时间）。使得指纹比对的速率和效率均得到大大提高。 由于本系统采用了“联合认证”的创意即：加入一卡通的方式进行加速。故没必要使用高速算法进行加速，因为高速算法的取得是以牺牲指纹指纹识别的其他几项重要指标为代价的，而是采用国外成型低速高质算法这样指纹匹配的各项指标均得到较高改善。此外，由于采用低速高质算法这样对指纹图像的质量要求有所降低，故在实际开发应用中可以采用低质量的指纹扫描仪，这样大大缩减了本系统的成本，提高了可普及性。（指纹算法的具体性能评价指标主要有：拒真率( FRR)，认假率( FAR)，拒登率( FER)，比对效率。这几项指标相互矛盾，为提高比对效率必然牺牲拒真率( FRR)，认假率( FAR)这使得考勤结果变得不太可靠） 更值得一提的是，本系统设计的主导思想就是百度公司的motto--“简单可信赖”，故它简单灵活,没有任何繁琐的操作，可移植性强，可以用于任何需要点名或双重身份认证的地方。 三.系统优势 3.1 成本优势 主流的用于短时间内完成大规模考勤的产品（如中控）也在几千元；而部分产品更是卖到了万元以上。大量购买现有产品对于学校在资金上来说是难以接受的。而我们的系统采用国外开源成型的算法（在算法方面没有成本支出），并且引入了用IC卡预提指纹的创意，使得指纹比对的效率提高很多。我们的产品基本实现了市面上成型商品的功能，但成本要小的多。在可普及性方面这是一个很突出的优势。 3.2 技术创新优势 下面的两个等式很直观地表现了我们作品的相关优势所在： 现有主流的用于短时间内完成大规模考勤的产品： 精密识别仪 + 高速算法 = 高价成型产品 本产品： 一般精度的识别仪 + 低速算法 + 一卡通 = 低价高效成品 在技术上我们提出了“联合认证”的创意，大大减少了指纹数据比对时间；而在开发成本上由上述分析，本系统所用的成本大大少于现有的市场化产品。这些优势让我们的系统更适于其推广，尤其是在需要短时间内完成大量考勤任务的单位（如学校）。 四.系统进一步设计和展望 4.1 可行性分析与市场化 由于我们作品具有很广泛的实用价值以及可推广性，所以现在已经获得学校一卡通中心的支持，他们为我们小组提供了相关的硬件，技术和数据等各方面的帮助。 我们小组准备将此系统跨专业与其它学院的人才合作，对此产品进行孵化。 刚好学校也有一个创业孵化园，这恰好是一个很好的平台,在此基础之上进行市场运作。 4.2基于B/S架构的进一步开发 在初步的设计中我们选择了C/S（客户端/服务器）模式。我们实现了指纹考勤的功能，但它在数据库设计方面仍存在着缺陷，故不适用于实际生活应用。我们进一步的目标就是采用B/S（浏览器/服务器）架构模式对该项目作进一步完善。这样，在学校的局域网中就能随时随地使用该考勤系统，并且数据可被相关部门共享获得，其将成为学生成绩考核的一项重要指标。 说明：采用B/S架构后，所有的数据信息都放在一个位于总服务器的数据库里面。然后当需要考勤时，用户只需要打开浏览器访问我们设计的相关页面进行如下操作即可： 1.登陆服务器---只是一个出于安全方面考虑而设计的模块，即获得相应权限的人才能执行相关的操作（如选择，调出，修改数据等）。 2.通过前台界面筛选出需要被考勤的对象---这是一个将操作对象域缩小的过程，筛选完成后，系统将在总库里增加一张包含本次考勤人员信息的临时表，然后所有的考勤操作都针对该表进行。通过它也可以减小数据传输时的网络负载。 3.启动本地相关硬件进行考勤---核心模块。初始化指纹仪和一卡通射频仪，对输入指纹进行比对，并反馈考勤结果。 4.处理考勤结果---结果将会被自动保存服务器上，但用户也可以选择将其复制到本地，通过移动硬盘拷贝走。 服务器端 主要是存放总的数据库。以下是我们设计的数据库的部分截图（数据库采用开源的MySQL）： 学生表、指纹数据表、用户表、课程表 服务器端主要负责响应用户的页面请求，并保存相关数据。 本地机端 本地机端主要负责指纹数据的比对，并向服务器端反馈考勤结果。 总体要求：Windows xp或更高系统能访问互联网的台式机。 软件要求：安装有浏览器和相关的指纹扫描仪硬件的驱动。 硬件要求：指纹扫描仪，一卡通射频仪。 配置方案：安装好驱动后，由USB接口接入指纹扫描仪。一卡通射频仪接口为标准的键盘接口，无需驱动，接入即可（该仪器不支持热插拔）。 当需要考勤时，用户通过前台界面初始化指纹仪和一卡通射频仪，然后由被考勤者输入指纹信息，本地机负责将输入的指纹在数据库中进行比对，然 后在数据库里面记录相应结果，并且在前台也反馈相应考勤状况。这样用户就能第一时间获得考勤信息。 关于B/S架构的小结：利用该架构模式，利用互联网搭建考勤系统。这样，在学校的局域网中就能随时随地使用该考勤系统，并且还能将分散的考勤数据进行汇总，以实现较高级的应用。汇总数据被相关部门共享获得，并且将成为学生成绩考核的一项重要指标。
作品图片
作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 为了便于高校对学生进行考勤，既减少经济支出又节省考勤时间提高考勤效率，我们小组特此制作此用于短时间内完成大规模考勤的产品——快速指纹考勤系统。 既快速又高质量的用于短时间内完成大规模考勤的指纹考勤系统虽然目前在市场上已有成型产品，但由于是商业机密，核心技术受保护，导致相关产品价格偏贵。此系统正是基于这种市场现状以及指纹数据比对速度较慢的技术现状，以指纹识别技术为基础，创新性提出结合学生一卡通进行联合认证的创意。这不但提高了考勤效率，而且较目前市场上产品相比，成本要小得多。 实现所依据的原理就是利用证件的字符串首先提取数据库中对应的指纹数据,然后用户用指纹进行身份核对,减少系统图像比对的时间，防止人带刷卡作假的现象发生。本系统的创新之处在于使用卡号预先提取指纹，虽然是基于低速指纹识别算法，但相对于传统基于高速算法却采用单一数据比对的模式极大地提高了的运行速度,使得本系统可在1秒中之内对指纹图像处理完成。在初步的设计中我们选择了基于单机的C/S模式。即把做好的安装包安装在本地主机上，在单机上创建数据库，利用前台界面实现指纹数据的输入，保存，调出，比对等等。并实现考勤后将考勤数据导出的功能。当然，这种模式只适用于试验阶段，不适用于实际生活应用。我们下一步的目标就是利用B/S架构模式，利用互联网搭建考勤系统。这样，在学校的局域网中就能随时随地使用该考勤系统。
科学性、先进性
- 传统的考勤方式如点名，签到具有很多漏洞（比如找人代签），效率很低，浪费时间并且不易重复操作。此系统针对上述缺点及高校经济等各方面现实情况，运用证件进行配合识别提高了算法效率。识别算法采用最新低速高质算法，再配合一卡通，获取高识别速度和高匹配质量。虽然目前市面上已有成型的指纹识别算法，可以做到高效与高质兼得，但出于商业利润不对外公开。故我们配合一卡通及低速高质算法实现了在低成本前提下高效与高质得。
获奖情况及鉴定结果
- 暂无
作品所处阶段
- 已完成C/S架构的开发，并进入学校实验室测试。下一步进行B/S架构的开发。
技术转让方式
- 技术授权方式进行转让。
作品可展示的形式
- 作品可展示的形式有以下几种方式：实物、产品、磁盘、现场演示、录像、样品。
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 通过刷卡和扫描指纹将被考勤者的指纹信息及有效证件信息输入系统进行身份核对与确认，并自动按照统计时间给出缺勤统计表。技术优势：统计数据准确可靠，技术实现简单成熟，应用面很广，推广应用成本低。故可在高校以及需要短时间内进行多人次考勤的企事业单位。 该系统可应用在各个方面，如学生在教室或实验室签到，既能节省考勤时间又能提高考勤效率；用在重要地点可以作为门禁使用防止列表上没有的人员误入禁区。系统采用一卡通提取数据极大地提高了数据录入与比对速度，并且在进一步的开发中我们还准备利用BS模式将该系统与教务选课系统来连接，以方便导入相关被考勤人员的记录。提取数据后采用指纹采集对比进行身份确认，由于指纹具有唯一性，故错误率极低，准确率高，统计方便。 由于有很高的实用价值和节能效果我们的系统得到一卡通中心相关老师的大力支持，为我们提供了供测试用的一卡通读卡器和指纹采集仪。这也足以证明它在我们学校的可推广性。
同类课题研究水平概述
- 近年来悄然兴起的指纹识别技术被评为“21 世纪十大高科技”之一,由于唯一性和稳定性以及将其应用实现相对简单并且不可复制的特点，该技术越来越成为当今身份识别的有效手段。 目前国内外该技术主要应用于考勤、加密、门禁、保险箱柜等领域，国内有汉王指纹识别系统，国外如日本，美国等也开发出了相关软件，这些系统主要采用1：1的匹配模式或者采用1：n(此处n一般比较小)，主要是这些领域牵涉的人数比较少（一般保险箱只让一个或很少的人打开）因此进行指纹匹配时系统运行速度很快。然而当牵涉到考勤时就会涉及很多人员，普遍采用1：N的识别模式，就目前科技水平来说，实现指纹匹配的速度较慢，故需要较长时间。 下面一个引用实例分析：在当前技术条件下，对一个150人的班级进行考勤来说，假定每个人采集十个指纹，每个人的辨别时间为l：1500的比对时间，全班不间歇的匹配完成，用时大约900秒（不考虑人员移动花费时间），也就是说大约至少需要15分钟的时间来完成。但这还只是一个针对很小的数据库， 随着指纹库容量的不断加大，验证时间将越来越长，这大大降低了考勤效率。为解决时间效率问题，有人提出“分布式的在线指纹识别技术”，即采取缩小数据库的方法进行改进，缩短系统匹配时间并取得了相当大的进步。但此技术对被考勤人员有一定限制，不利于被考勤人员最方便地进行考勤，因此时间等问题仍然有待于优化。最近有人采用账号登陆配合指纹考勤的方法实现了1:1的指纹匹配方法。但此方法需要用户输入账号，这样又增加了手动输入数据的时间，而且手动输入还可能出错。因此并不能在短时间内完成对人数较多的集体进行考勤的任务，况且用账号进行登陆还存在安全隐患。 考虑到以上因素，并结合（如高校，下面以高校学生考勤为例）实际，我们对传统考勤系统进行优化，提出“指纹与第二身份联合认证”创意。首先我们将指纹数据库和学生一卡通数据库进行关联，学生进行考勤时首先刷一卡通（自动扫描，不会出错），系统获取一卡通中学生信息，系统利用一卡通中的字符串首先提取数据库中对应的指纹数据, 减少系统图像匹配的时间,然后系统用用户提供的指纹图像与原来数据库中存储的并利用一卡通筛选出的指纹图像数据进行身份核对（这样最多只有十次比对，大大减少运行时间）。 该系统不但实现了考勤指纹数据库的1:1匹配模式而且还节省了考勤时间。具有很好的使用价值。
