基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统设计

课堂考勤是课堂教学中的重要环节,随着信息技术的发展,以人脸识别为代表的生物特征识别技术应用于课堂考勤管理,但传统人脸识别技术存在识别速度慢、准确率低等问题。根据课堂考勤管理业务需求,设计了基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统。该系统采用Dlib库的深度学习模型对摄像头捕获的学生图像信息进行人脸特征提取与人脸对比,可以自动进行人脸识别与数据统计。测试结果表明,该系统能够满足省时、高效、准确性高的设计要求。     

基于钉钉平台的高校课堂考勤系统研究

针对高校学生走班式课堂考勤存在的问题,设计一种基于钉钉平台的高校学生课堂考勤系统,借助钉钉平台开放的接口和人脸识别终端模块实现人脸识别考勤。该系统开发完成并应用,成功解决了高校走班式课堂考勤问题,有效提高了高校课堂考勤的效率和准确性,实现了高校课堂考勤信息化、智能化管理。     

基于人脸识别的考勤签到系统实现

将人脸识别技术与考勤签到结合起来,不仅在高校课堂中使用方便快捷,同时能满足稳定性和确定性等专业技术指标的要求.基于这种思想,设计并实现了一个基于Android平台的刷脸考勤系统.通过使用Face++视觉服务平台提供的信息云端处理和存储功能,处理由Android手机摄像头采集到的人脸图像数据,从而实现人脸识别和学生签到考勤的功能.     

基于百度AI人脸识别的考勤系统设计与实现

针对高校传统的学生考勤方式所存在的效率低下等问题,设计并实现了一种基于人脸识别的高校学生考勤系统,借助百度平台开放的人脸识别API接口实现人脸考勤打卡,系统的开发采用MVC设计模式,遵循软件开发高内聚低耦合的原则,使系统层次结构清晰,便于后期维护.基于人脸识别的考勤系统开发完毕后解决了传统考勤方式存在的问题,使高校的考勤管理实现了信息化,提高了考勤效率.     

基于嵌入式人脸识别考勤系统的设计

设计了基于嵌入式的人脸识别考勤系统。首先进行嵌入式的人脸识别考勤系统的硬件设计。在此基础上进一步确定了Linux系统设计方案,搭建嵌入式的软件系统,然后利用了PCA算法来完成人脸图片的识别。最后利用VS2010进行考勤系统的设计,实现考勤记录的实时查询,从而完成了基于嵌入式的人脸识别考勤系统的设计。     

基于LabVIEW和深度视觉传感器的课堂智能管理系统

为解决现有课堂过程管理手段比较落后, 系统功能比较单一的问题, 本文设计了一种集课堂考勤、课堂行为识别和管理、自主学习管理于一体的智能课堂管理系统. 该系统以深度视觉传感器Kinect V2为数据采集设备, 以LabVIEW为软件开发平台, 实现了基于人脸识别和移动设备定位相结合的课堂考勤功能, 基于骨架特征提取和SVM分类器的课堂行为识别和分析功能, 基于MyEclipse和MySQL数据库的学生自主学习管理功能. 实验表明, 该系统人脸识别签到的识别准确率达到97%; 课堂行为识别精度达到95%以上; 数据库设计合理完善, 自主学习功能灵活可靠.     

基于人脸识别的移动终端课堂考勤系统

本文在分析几种常见考勤系统的基础上,提出一种结合移动终端人脸识别技术、wifi定位技术和Web综合管理技术的课堂考勤综合解决方案。从可用性、系统扩展性、防止考勤作弊等多个方面介绍该方案的设计思路。该方案具有以下特点:(1)学生自主考勤,考勤效率高;(2)系统硬件费用低廉,方便推广;(3)系统容错性好,服务器的临时故障不影响考勤的进行。     

基于计算机视觉的考勤系统设计与实现

针对传统课堂考勤中耗时长、效率低等问题，提出了一种基于计算机视觉的考勤系统，利用深度学习进行人脸识别与手机入袋检测，记录学生的到课情况与手机上交情况。为将考勤信息可视化，设计了3种登录模式的综合考勤系统。实验结果表明，该系统不仅能在毫秒级的时间内完成检测，而且平均准确率（mean Average Precision,mAP）0.5达到0.990，保证了精确率和召回率。     

基于PCA的人脸识别研究

对人脸识别进行研究,将基于主要成分分析的图像训练算法用于人脸识别中,并运用最近邻分类器欧几里德距离对处理了的人脸图像集进行分类,设计一套基于PCA的人脸识别考勤系统,并运用到公司的考勤实践当中去。实践结果表明,该套系统的识别率维持在90%以上。     

基于人脸识别的智慧教室签到管理子系统

传统的课堂到课签到管理方式多为教师或学委点名,该方式费时费力,容易引发替点、代课现象和教师不识学生现象,学生考勤签到的电子化、智能化势在必行。分析了常见的电子化考勤签到管理方案,设计一种基于人脸识别的智慧教室签到管理子系统,通过人脸识别、座位二维码扫描和课堂现场随机码校验的三部曲,在尽可能的降低现有教室改造程度基础上,完成学生上课签到管理的信息化及智能化。     

基于B/S结构的考勤系统设计

在分析考勤系统需求的基础上,结合实际学生考勤信息录入与汇总的特点,设计了基于B/S结构的课堂考勤系统。应用该系统可方便地进行学生考勤信息的录入、修改与管理,并可进行考勤信息的自动汇总。系统依据权限实现了角色分类,可按角色登录及查询具体的考勤信息,并可进行学生考勤信息的汇总和导出,提高了工作效率。     

基于嵌入式AI平台的智能考勤系统

本文基于高等院校课堂考勤管理的实际情况及需求设计一个基于本地人脸识别的考勤系统,采用了RFBnet网络及caffe框架等新兴图像处理技术,识别效率和精度高;同时采用云服务器接收和处理考勤数据,跨平台实现考勤数据的实时查询,极大地方便了管理员的操作,提高了工作效率。     

基于树莓派的人脸识别考勤系统的开发与实现

提出一种基于树莓派的人脸识别考勤系统,该系统通过使用人脸识别云服务可实时地对人员进行考勤.文中详细描述了该系统的搭建和实现过程,为相关产品提供了一套很好的解决方案.对所设计的系统进行模拟测试,其测试结果达到了设计目标.     

煤矿调度室员工自动签到系统的设计

针对煤矿采用的打卡记名等常规考勤方法存在的考勤信息不准确问题,采用人脸识别技术设计了一种煤矿调度室员工自动签到系统,介绍了系统的总体设计方案及人脸识别算法。该系统首先采集人脸图像并进行预处理,然后采用Adaboost算法进行人脸检测,最后采用POEM+分块PCA算法及最近邻法分类器对采集到的人脸图像进行识别,以实现调度室员工的自动签到功能,并对考勤状况加以记录,为员工考核提供依据。     

基于人脸识别的移动课堂考勤系统的设计与实现

本移动课堂考勤系统利用了人脸识别技术,在安卓客户端上实现课堂考勤,一键完成实时考勤及考勤统计功能。系统使用基于人脸特征点识别算法,通过对图片切割、人脸特征提取及降维,实现当前人脸信息与人脸数据库信息的匹配,从而实现人脸验证。实验表明,在误差允许范围内,本系统的准确率达到75%。     

人脸识别算法在考勤系统的应用

深度学习与大数据技术的相遇,促使人脸识别技术在精度上已经达到很高水平,然而在实际应用场景中,尤其在复杂背景、移动中以及自然状态下的人脸识别,还没有达到令人满意的效果.针对人脸识别在考勤应用中的问题进行算法设计与改进,提出递归最小窗口算法,对M:N多人脸识别场景下人脸跟踪算法进行优化设计,通过多角度采样提高识别精度和识别鲁棒性,并在人脸考勤系统中进行应用实现与验证,取得多人同步3 s内完成考勤的成绩,在用户体验上获得了较明显的提升.     

Dlib人脸识别在教师考勤中的应用

基于Dlib人脸识别技术设计出的教师考勤系统,更准确快捷地实现教师考勤打卡,方便对教师的绩效考核,避免了他人代签的问题,对教学督导机制的改革起到了促进作用。介绍了Dlib及其实现人脸识别的原理和教师考勤系统的总体设计,通过机器学习训练多种人脸模型的基础上,可以很好地解决上述问题,准确地识别到人脸,极大地提高考勤效率,证明其能够很好地完成教师考勤打卡工作。     

课堂互动随机点名系统的设计与实现

学生上课考勤是教学过程中不可缺少的重要环节,各任课教师需要依靠点名来掌握学生的考勤情况,并通过课堂提问来了解学生对于课程的掌握情况。新时代下学生个性强、上课回答问题积极性不高是当代大学生的普遍特点,为提高课堂教学的趣味性,以及学生课堂互动的积极性,设计了一款课堂互动随机点名系统。该系统是基于C#设计开发的,界面简洁,使用方便,提高了课堂点名的效率并活跃了课堂氛围。     

基于RFID的课堂考勤系统的设计

为了解决高校中任课教师课堂点名的考勤方式既浪费教学时间,又不能避免学生替点名现象发生的问题,本文设计了一套基于无线射频识别(RFID:Radio Frequency Identification)技术的课堂考勤系统。该系统能够实现阅读器显示学生的姓名、学号、班级等基本信息,并可在学生迟到、早退、违规刷卡时进行报警提示,同时可查询已到、未到人数等考勤情况的功能。实践证明,该系统运行情况良好。     

人脸识别在考勤中的应用

人脸是最重要的视觉图像之一,在计算机视觉、模式识别等多个领域具有重要的研究意义.人脸识别现在应用广泛,比如2008年北京奥运会的售票系统就采用了人脸识别的技术.现在的考勤系统多为打卡机,并且代打卡现象严重.而人脸识别应用到考勤系统,保存考劫时人脸截图,并给出识别的结果,加强了考勤数据的准确性、完整性,并为日后考勤记录提...