人脸识别技术是生物识别技术的一个重要分支，其识别过程主要包括捕获人脸信息、通过图像处理提取脸部特征、建立深度学习模型，从而完成人脸识别。随着身份识别需求的不断深化，人脸识别技术在实际应用中的高准确率使其成为主流的研究方向。
在高校宿舍管理中，传统的管理员对宿舍进行考勤管理的方式存在效率低、耗时长、成本高，且准确度较低、不能自动化统计等问题。为了解决这些问题，高校宿舍管理人员不断追求学生宿舍信息管理的自动化和信息化。随着信息科技技术的迅速发展，智慧校园的概念被提出并逐渐推广，方便在校师生的学习、生活。
在宿舍考勤系统中，除了人脸识别技术外，指纹识别技术、语音识别技术、RFID卡也被应用其中。然而，这些技术存在着一定的局限性，例如指纹识别和RFID卡识别方式容易出现一人刷多个指纹套、刷多卡的现象，且在宿舍集中进出的时间段，容易造成学生排队等待刷卡，造成时间上的浪费与管理上的混乱。
本文提出的基于人脸识别的宿舍考勤系统，可以在指定的时间内，只要在宿舍区域内有摄像头的地方就可以进行人脸识别进行考勤，不需要限定楼层和宿舍。考勤时间定在宿舍关门前的20分钟，在这个时间段内，只要学生在宿舍区域，任何一个摄像头都可以进行人脸图像的采集进行识别。识别过程不需要限定大家一定在宿舍内，不受拍摄角度和着装的影响。考勤结束后，系统根据识别情况按照宿舍、学院分组统计，将统计结果发送给宿舍管理员和辅导员，辅导员根据考勤人数和请假人员信息确定不在宿舍住宿的学生信息。
系统设计过程包括数据预处理、训练模型和识别三个部分组成。数据预处理主要是对原始数据进行清洗和格式化处理，以满足模型训练的需求。训练模型是通过多次卷积和池化操作，结合反向传播算法，调整训练过程中的参数，直到满足训练条件或者达到最大训练次数。识别过程是通过训练好的模型，对采集到的人脸图像进行识别，从而得到识别结果。
整个系统需要满足以下性能需求：安全性、时效性、迁移性和实用性。系统通过内部独立网络传输信息，通过接口实现统计结果的查询，然后通过互联网进行信息的发送，具有较好的安全性，保障系统内部的数据信息不丢失或者泄漏，保障学生的数据信息不被盗用。经过训练后的模型，在识别过程中可快速、高效地进行识别。通过训练之后得到的模型和相关参数，在所有的宿舍考勤识别过程中具有较好的识别效果。系统要以经济实用为目的，在系统使用过程中，应该把关键的方面直接提供给系统维护人员，有助于形成即时管控对策，确保系统的有效运转。
基于人脸识别的宿舍考勤系统，不仅可以提高考勤的准确性和效率，还可以减少人力成本，提高管理的智能化和自动化水平。随着深度学习和人工智能技术的不断发展，相信人脸识别技术将在未来的校园管理中发挥更大的作用。
