基于MobileFaceNet改进的人脸识别课堂签到系统

随着科学技术的不断发展,各类智能设备在人们的生活中随处可见。建立了一类人脸识别课堂签到系统,该设备基于深度学习算法进行人脸识别,通过提出的阶梯融合模块对基础人脸识别网络MobileFaceNet进行改进,使其拥有更高的识别准确率,该网络在LFW、AgeDB-30和CFP-FP数据集上均取得了较好的结果。接着,建立了签到数据库用于记录受试者的基本信息和签到信息,使得课堂签到过程的数据更具实时性,同时更便于教师管理。该系统的建立将原先繁琐的人工签到任务智能化,减少人力资源,使得课堂签到任务更加高效和准确。

基于face_recognition库的人脸识别课堂签到系统

随着人工智能技术的发展,人脸识别技术应用到了生活的很多方面,本文利用人脸识别技术实现了课堂的有效签到。具体采用Python语言以及dlib库、face_recognition库以及OpenCV库完成人脸检测、人脸定位以及人脸采集以及签到功能,同时利用百度的API接口完成签到成功与否的语音播报功能,通过该系统的实现,可以有效提高课堂签到的效率,也可以解决传统的人工点名签到的一些问题。

基于改进VGG的快速活体检测人脸识别课堂签到系统

人脸识别在课堂签到领域的应用越来越广泛,同时人脸识别也容易受到人为的攻击,例如头戴面具或者手持照片让网络做出错误的判断,针对目前基于深度学习的活体检测算法大都为大型卷积神经网络,而部署到移动端的课堂签到系统对于网络具有轻量化要求的问题,搭建了一种基于轻量级网络的快速人脸识别系统。

基于TrackingJS库+百度云人脸识别课程签到系统设计与实现

为了重点解决课程签到作弊问题,文章设计了一款基于TrackingJS库+百度云人脸识别课程签到系统。首先,将课程签到细分为3种方式,分别是线下课签到、线上课签到、公开课签到。其中,线下课签到是最严格的签到管理制度,以确保每一位学员的真实到场,并明确禁止任何形式的代签行为。其次,系统前端采用TrackingJS人脸识别动态抓取库,后端调用百度云人脸识别接口,以及基于教师端的手机Web App签到功能设计,实现低成本、防作弊的课程签到功能。最后,采用Nginx+tomcat+Redis+MySQL技术优化系统架构,解决签到高峰阻塞问题。本设计实现了一个可靠且简单易用的,包括线上、线下及公开课的课程签到系统。

班级人脸识别签到系统的设计

问题的来源临近冬季,班级内每天都有生病请假的同学。班主任每天需要不断进班查看并统计到校学生情况。有时候,班主任要去进修或者学习,不在学校的时候,还需要麻烦其他教师对班内学生到校情况进行统计,十分不方便。作品设计的目的和意义为减少班主任到班内查看学生到校情况的频率,解决班主任不在校内无法查看本班学生到校情况的问题。

OpenCV算法的人脸识别在课堂签到系统上的分析与研究

人脸识别使用较为流行的开源算法OpenCV,该算法识别准确度较高,占用系统资源较少,响应时间快,可离线进行学习、识别。签到系统如果跟随课程的主程序,不仅对电脑内存消耗会增加,而且也会增加CPU的运算负担,因此设计的系统是单独的程序系统,不会因教师上课方式的改变而无法使用本系统,将签到系统从上课系统中移植出来不仅可以在不改变原来上课方式的情况下使用,而且上课系统更新后不用担心签到系统的异常,该系统可以很好的帮助教师和学生家长督促学生学习,并帮助教师更好的进行授课。

基于SeetaFace2人脸识别智慧课堂签到系统设计与实现

国家和家长对学生教育的重视以及大学生数量的递增,因此各学校需要施行更加方便、可靠的教学措施,来保证教育质量。其中,学生的课堂考勤是保证教育质量的关键步骤。针对传统签到方式存在的缺点,该文设计基于SeetaFace2人脸识别智慧课堂签到系统,通过调用SeetaFace2人脸识别算法进行人脸与照片的对比并得出相似度,通过比较相似度与阈值,实现人脸识别,更好的督促学生上课,保证签到结果的准确性和可靠性。

基于深度学习人脸识别技术的课堂行为分析评测系统研究

深度学习人脸识别技术已经非常成熟,并且应用广泛,但是将深度学习人脸识别技术应用于课堂行为分析评测的研究却非常少。因此,本文提出一种基于深度学习人脸识别技术的课堂行为分析评测系统,并将该系统应用于高职院校学生专业课程课堂行为分析。课堂行为分析评测系统从学生侧脸专注度、学生抬头低头专注度、眼睛张合度专注度三个方面来判断学生是否专注听课,为课堂教学中的学生课堂行为评价提供客观评价的依据。实验证明基于深度学习人脸识别技术的课堂行为分析评测系统可以正确判断学生的课堂行为,为课堂教学学生课堂行为评价提供依据,方便课堂教学管理与实施。

Dlib人脸识别库的课程签到系统设计

针对智能移动终端设备签到的单点定位不够准确、双点定位仅采集到单点数据、携带他人设备和换用他人账号代签到等问题,本文在地理位置定位信息的课程云签到系统的基础上,引入人工智能技术,从机器视觉出发提出一套基于人脸识别技术的课程签到系统设计方案。通过设计一台专用智能设备,利用Dlib人脸识别库和移动设备定位功能,实现不同自然场景需求的课程签到考勤。

基于SeeTaFace6的高校多人脸识别智能考勤系统

针对高校学生上课考勤签到时间长、签到影响正常授课效率、考勤数据偏颇问题,设计了一种基于SeeTaFace6人脸识别模型的多人脸识别智能考勤系统,可以有效提高高校师生的考勤效率,为正常授课提供更多时间。采用Java中的JNI技术将SeeTaFace6模型封装成人脸识别算法库,使用SpringBoot作为后端框架,Vue作为前端框架,基础信息数据采用MySql进行存储,人脸关键点等信息的存储则采用入库存储与缓存结合的方式。所设计的系统交互性良好,多人脸识别成功率高,时间快,实用性高,可为高校中的同类考勤系统设计提供借鉴。

基于人脸识别的签到系统研究

基于生物识别技术和物联技术基础上开发的人脸识别签到系统能够实现智能考勤安排、随时了解团队状态、内勤外勤统一管理等。实现了企业内部人性化考勤。为了进一步的提高人脸识别签到系统的识别率和执行情况,文章提出了多种计算方法并做以简单概述,以期为从业人员提供一定的理论思考。

基于人脸识别算法的智慧课堂考勤系统的设计

考勤系统是智慧课堂系统建设中的重点和难点,传统的考勤方式和基于智能终端的考勤模式都不能很好地解决代打卡等问题,基于生物特征的识别技术有效地解决了代打卡的问题,同时又具有很高的安全性,其中,人脸识别由于具备无须直接接触、容易采集、成本较低等特点,成为生物特征识别中越来越主流的技术。本文阐述了人脸识别技术的概念和相关算法,并利用人脸识别技术设计了一个智慧课堂考勤系统。系统包含人脸检测、特征提取、人脸识别等模块,能够有效地解决课堂考勤中的相关问题。

基于人脸识别技术的学生课堂考勤管理系统的设计与实现

人脸识别技术融合了计算机视觉技术和图像识别技术,在民用领域、教育领域、商业领域、科研领域等都具有重要的使用价值,已经应用于人们生活中的方方面面。人脸识别技术相比于其他生物识别技术,具有无接触性、高效性、识别率高等特点,可在高等院校学生管理中发挥出更加重要的服务作用。本文主要研究基于人脸识别技术的学生课堂考勤管理系统,通过人脸识别对学生进行签到、随机点名,实现课堂考勤功能,完成课堂考勤数据的管理,便于教师方便快捷地掌握学生课堂出勤情况。

基于人脸识别的智能课堂点名系统

为解决传统课堂点名方式所带来的耗时长、效率低、可靠性差等问题,本文分析并设计了一种基于人脸识别(FRT)的智能课堂点名系统。系统采用B/S结构,综合使用Access数据库技术、Web网页设计技术,以及C#编程技术,统一了客户端,将系统功能实现的核心部分集中到服务器上。本文对系统进行了总体流程规划,为保证实现系统功能,设计出人脸检测程序、数据库、网页三个模块。实验结果表明,系统实用性强、便捷性好,较传统点名方式签到准确率和课堂效率均得到明显提高。

基于人脸识别下高校课堂考勤系统的分析

21世纪,人工智能在不同的领域应用广泛,越来越多的人们享受到了人工智能带来的福利,其中就包括了人脸识别技术。随着大数据共享时代的来临,人脸识别将会在这场新一代技术革命时期里大有作为。人脸识别亦称作面部识别,它是近年来发展迅速的基于人的脸部特征信息的生物识别技术。现在的市场上,此技术需求正在加速释放。应用场景不断被探索,并广泛应用于交通枢纽,智能医疗,银行,边境检查和其他行业。本文对提出的"基于人脸识别下的高校课堂考勤系统"进行了分析,利用人脸识别技术充分解决多数高校课堂考勤时存在的弊端。

基于OpenCV的人脸识别算法在智能学生签到系统中的应用

传统的课堂点名效率低下,浪费很多时间,有时还会出现同学帮忙代签的情况。而通过基于人脸识别的签到系统,会大大提高上课点名的效率。文章研究的系统通过面部识别进行签到,同时对一些个人原因无法签到的同学提供手动签到。系统运用OpenCV库作为人脸识别的基本部分,其中使用了基于LBPH特征的快速人脸识别算法,并利用活体检测技术来检测是否为图像代替真人签到,达到了良好的效果。

基于人脸识别的中学课堂考勤系统的设计

课堂考勤是教学过程中的一个重要环节,传统的人工统计方法会造成教学时间的大量浪费。本设计提出了一个基于人脸识别的课堂考勤系统,大大节省了考勤占用的时间。首先,建立一个图像数据库,其中包含所有已选课学生的人脸图像,用基于特征脸的机器学习算法训练出一个人脸识别系统。接着,用摄像头依次采集学生的人脸图像,与数据库进行匹配,即可识别学生身份并完成签到。所有学生完成签到后,系统可以统计出勤率、缺课学生名单等。同时,可以对系统难以识别的学生进行手动签到。该系统对于中学"走班制"教学具有很好的推广应用价值。

基于人脸识别的课堂考勤系统研究与实现

在所有高校的教学和学生工作管理过程中,考勤是一项重要的管理内容。学生的出勤率直接影响到学校的学风建设,这样对高校正常教学秩序以及教学质量带来了严重的负面影响,使用智能人脸识别考勤系统解决学生课堂考勤诸多问题。基于人脸识别验证的方式对上课的学生身份进行核实,实现人、地、时三者合一,杜绝考勤虚假,这样就提高了学校的考勤工作的效率,减轻了教师上课的负担,真正的做到了考勤工作的高效性、及时性。

基于人脸识别技术的考勤签到系统

在信息化时代,非接触式交流已逐渐成为一种新的主流趋势,尤其是以高校,公司等为代表的团体迫切需要具有多样化、个性化,快速化的技术和手段.因此,结合前沿的识别技术来提取人脸特征,设计完成了基于人脸识别技术的签到考勤管理系统.该系统以签到考勤管理为核心,满足高校和公司对人员考勤的基本需要,同时,通过对考勤数据进行二次整理和分析,实现了数据可视化,考勤监督,打卡提醒等特色功能.系统在使用环境要求尽可能低的情况下,具有运行稳定、操作简单等优点.

基于全反射原理指纹和人脸识别技术的签到系统研究

电子签到管理方式在各行各业应用及其广泛.信息技术和物联网科技快速发展为利用生物特征考勤签到提供了科技支撑.本设计通过利用全反射和光电转换等物理原理采集指纹和人脸双重特征信息进行识别鉴定的方法,研制出一种指纹和人脸双特征智能签到系统,为考勤签到管理提供一种更好的解决方案,具有较好的推广应用价值.