基于小人脸识别的高校课堂考勤系统研究

针对小人脸检测容易出现漏检的问题,对YOLOv5算法进行改进,在YOLOv5的骨干网络中添加通道注意力模块,改进后的算法在Wider Face数据集上的测试识别准确率提高了3%;改进SRGAN算法,用残差密集网络替代生成网络,改进后的算法在LFW数据集上测试,图像质量评价指标PSNR值达到31.5;最后采用FaceNet算法识别人脸。整合以上算法,完成高校课堂考勤系统开发。系统能够对课堂上学生的照片、视频进行人脸识别,并将识别的结果保存到数据库中供用户查看。