基于人脸识别的课堂点名系统
基于人脸识别的智能课堂点名系统

中 图分 类 号 :T P 3 9 1
文 献标 识 码 :A
Th e I n t e l l i g e n t S t u d e n t At t e n d a n c e S y s t e m Ba s e d o n Fa c e Re c o g n i t i o n T e c h n o l o g y
J I NG Z h o u , QUAN We i , T ANG J i e , Y AN Ha n
( S o u t h we s t J i a o t o n g U n i v e r s i t y , S c h o o l o f E l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g , C h e n g d u 6 1 0 0 3 1 , C h i n a )
第 2 0 2 1 0 7 卷第 年5 月 E NGI NE E RI NG
、 , 0 I - 2 0 N o . 5
Ma v 2 01 7
文 章 编号 :2 0 9 6 — 1 4 7 2 ( 2 0 1 7 ) 一 0 5 - 4 3 — 0 4
 ̄ } t j ( F RT ) 的智 能课 堂 点名 系 统 。 系统 采 用B / S 结 构 ,综 合使 用 Ac c e s s 数据 库 技 术 、We b l N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
基于人脸识别的智能课堂点名系统

基于人脸识别的智能课堂点名系统在传统教育场景中,教师通常需要在每节课开始时进行学生点名,以验证出勤情况并调整教学计划。
然而,这项任务通常耗费大量时间和精力,还存在统计错误和学生作弊等问题。
随着计算机视觉和深度学习技术的发展,自动化的人脸识别技术成为了一个解决方案。
本文介绍了一个基于人脸识别的智能课堂点名系统的设计和实现。
系统概述该系统基于深度学习模型实现自动化的人脸识别,以确保点名的准确性。
教师只需在每节课开始前启动系统并将摄像头对准班级,系统可自动检测出所有在场的学生并记录他们的出勤情况。
系统还提供学生数据管理模块,可用于添加或删除学生的信息。
接下来,我们将对系统的技术实现和操作流程进行详细介绍。
技术实现人脸检测首先,系统需要准确地检测出所有的人脸。
我们使用了基于深度学习的人脸检测算法。
在这个算法中,我们用一个卷积神经网络(CNN)来自动从视频或图像中找出一张人脸。
这个CNN模型训练的数据集包含了很多不同人的人脸照片。
在训练过程中,CNN模型学习如何从图像中提取有用的特征,例如人脸的形状、颜色、纹理等。
最终,该算法能够在输入图像上检测出人脸的位置和大小,并获取关键特征点坐标。
人脸识别在检测出人脸后,系统需要使用人脸识别模型来准确地识别每个人的身份。
我们使用的是基于深度学习的FaceNet模型。
该模型将人的面部图像表示为高维特征向量,以便进行相似性比较和匹配。
该模型的训练数据集也是由大量不同的人的人脸照片组成。
在模型训练过程中,最终输出的高维特征向量通过计算欧式距离来衡量人脸之间的“距离”。
数据管理该系统还提供了学生数据管理模块,以方便教师添加或删除学生信息。
学生的信息包括姓名、学号以及其面部图像。
为了保证数据的准确性和安全性,系统对学生面部图像进行了加密处理,以避免泄露和滥用。
操作流程该系统的操作流程如下:1.启动系统,打开系统主窗口。
2.在系统主窗口中选择“学生管理”选项卡,添加或删除学生信息。
集成机器视觉和数据库的课堂点名系统

集成机器视觉和数据库的课堂点名系统在传统的教育教学中,课堂点名是老师了解学生到课情况、学生参与程度的一个重要环节。
然而,传统的纸质点名方法存在效率低、易出错等问题。
随着科技的发展,集成机器视觉和数据库的课堂点名系统逐渐被广泛采用,以提高点名的准确性和效率,同时实现数据的自动化管理与分析。
本文将介绍集成机器视觉和数据库的课堂点名系统的原理、功能和应用前景。
一、系统原理集成机器视觉和数据库的课堂点名系统利用计算机视觉技术进行学生人脸识别,并通过与预先建立的数据库比对,实现快速准确的学生点名。
其工作原理如下:1. 数据采集:系统首先需要采集学生的人脸图像。
可以通过学生主动上传照片或者摄像头自动采集。
2. 人脸识别:系统使用机器视觉技术对采集到的学生照片进行处理和分析,提取人脸特征,并将其与已建立的数据库进行比对。
3. 数据库管理:系统将学生人脸图像和个人信息存储至数据库中,以供后续的人脸识别比对使用。
4. 点名过程:在课堂上,教师通过系统界面进行点名操作,系统会自动打开摄像头实时监测学生,并根据人脸识别结果完成点名。
5. 结果记录:系统将点名结果自动记录于数据库,包括学生到课情况、缺勤次数、请假记录等信息,供教师事后查阅。
二、系统功能集成机器视觉和数据库的课堂点名系统具备以下功能:1. 自动点名:系统通过学生人脸识别技术,能够在几秒钟内完成整个班级学生的点名工作,大大提高了点名效率和准确性。
2. 缺勤自动报警:系统能够实时识别学生的到课情况,对于未到课的学生,系统会自动发出缺勤报警,提醒教师及时关注。
3. 数据自动化管理:系统能够将点名结果自动存储于数据库,实现学生出勤情况的自动化管理。
教师可以随时查看学生到课情况,方便进行统计和分析。
4. 异常情况处理: 系统能够识别学生请假的情况,及时记录请假记录,并与教师的请假管理进行对接。
5. 数据分析与统计:系统可以对学生的到课情况、缺勤情况进行统计和分析,输出相应的报表,为教师提供科学依据,优化教学管理。
基于人脸识别的智能课堂点名系统

基于人脸识别的智能课堂点名系统作者:荆洲权伟唐杰晏寒来源:《软件工程》2017年第05期摘要: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。
关键词:人脸识别;智能课堂点名系统;Web开发;C#编程中图分类号:TP391 文献标识码:A1 引言(Introduction)上课点名是教师督促学生学习、提高学生自觉性的一种基本方法,并能作为评定学生平时成绩的依据之一。
但传统课堂纸质点名方式既占用课堂时间;又影响教师教学积极性和学生求知热情,降低课堂质量。
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[浏览器(Browser)/服务器(Server)结构]。
B/S结构的用户界面是通过浏览器来实现的,并且浏览器界面只承担少量逻辑运算,大部分指令逻辑交由服务器完成。
在这种模式下,减少了浏览器界面的运行负荷,有利于系统维护和升级改造[1]。
浏览器通过Web Server同Access数据库进行数据交互,Access既可以用于小型数据库系统开发,又可以作为大中型数据库应用系统的辅助数据库或组成部分。
Access将数据库信息与Web结合,可以更方便地共享跨越各种平台和不同用户级别的数据[2]。
本文采用开发平台进行Web设计。
在执行的过程中,能够使用VB和C#等多种编程语言,并能够将其编译成能够被解释的MSIL程序语言,这就为中层语言的执行功能提供了多种语言的使用权限,大大增强了其使用优势[3]。
基于人脸识别的智能课堂点名系统

基于人脸识别的智能课堂点名系统一、引言在传统的教育体系中,学生课堂出勤情况的统计方式是教师逐一点名,记录缺勤情况。
然而,随着技术的进步和发展,这种传统的点名方式已经无法满足现代高效和智能化的课堂管理需求。
然而,基于人脸识别技术的智能课堂点名系统的出现,为现代教育管理提供了新的思路和方法,极大地提高了学校和教师的工作效率。
二、人脸识别技术人脸识别是指通过比对人脸图像的特征信息,自动识别和判定出该人的身份信息。
人脸识别技术通过摄像机对学生们的面部特征信息进行拍摄,通常是眼睛、鼻子、嘴巴、面部轮廓等关键点,并通过图像处理和算法计算,自动识别身份信息。
三、智能课堂点名系统的主要构成和工作流程1.系统解决的问题和架构智能课堂点名系统主要通过对学生脸部特征进行采集和人脸识别技术的处理,实现自动点名和考勤管理功能。
系统的构成主要包括以下几个基本组件:(1)学生信息管理模块(2)班级数据管理模块(3)人脸图片采集模块(4)人脸库管理模块(5)人脸识别模块(6)考勤统计模块(7)后台管理模块等。
2.工作流程系统的工作流程主要包括以下几个基本步骤:(1)初始化在系统的开始运行时,需要首先导入学生信息和班级数据,包括学生姓名、学号、班级等基本信息。
(2)人脸采集和录入学生进入课堂时,系统将通过摄像头拍摄学生的脸部照片,该照片将被系统自动识别和存储到人脸库管理模块中。
(3)人脸识别在点名的过程中,教师将需要点名的学生名单进行人脸识别。
教师系统将展示需要点名的学生的照片,通过人脸识别技术进行自动识别,如果识别成功则记录该学生出勤情况,否则标记其缺席。
(4)考勤统计在点名结束后,系统将自动统计本次课程的考勤情况,并生成考勤报告。
考勤报告包括学生的实际出勤情况、缺席情况和迟到情况等,教师可通过该报告及时了解和纠正学生的出勤情况。
四、智能课堂点名系统的优势和应用前景1.优势(1)智能高效:基于人脸识别技术,自动采集、录入、识别和记录数据信息,无需进行手工点名,极大地提高出勤率和工作效率。
人脸识别点名

人脸识别点名随着科技的不断进步,人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中一项重要的应用就是人脸识别点名系统。
传统的点名方式需要教师手工逐一点名,耗费时间和人力。
而人脸识别点名系统则可以通过摄像头快速准确地识别学生的面部特征,从而实现自动化点名,提高工作效率和准确性。
人脸识别点名系统的工作原理如下:系统需要建立一个人脸数据库,录入每个学生的照片和相关信息。
在点名时,系统会通过摄像头实时捕捉到学生的面部特征,并与数据库中的照片进行比对。
当识别成功时,系统会将该学生的信息标记为“已到”,并记录到考勤系统中。
如果识别失败,系统会发出警报,提醒教师进行手动点名。
人脸识别点名系统的优势在于快速准确。
与传统的手工点名方式相比,人脸识别点名系统可以在几秒钟内完成点名工作,大大节省了时间。
而且,由于系统可以通过对比照片进行识别,所以不受学生换发型、换装等因素的影响,提高了准确性。
系统还可以记录学生的出勤情况和迟到早退情况,方便教师进行管理和评估。
人脸识别点名系统也存在一些不足之处。
系统对于光线、角度等环境限制较大。
如果环境光线较暗或者角度不合适,识别效果可能会降低。
系统对于相似的面部特征可能会出现误识别的情况。
双胞胎或者长得相似的学生可能会被误认为同一个人。
由于系统需要建立人脸数据库,所以首次录入学生信息时需要耗费一定的时间和人力。
为了解决上述问题,有些人脸识别点名系统还加入了其他的辅助技术,如红外线、活体检测等。
红外线技术可以在光线暗的情况下提供清晰的图像,增强系统的识别能力。
而活体检测技术可以判断学生的面部特征是否是真实的,从而防止使用照片等作弊行为。
人脸识别点名系统是一项方便高效的技术,可以在教育领域中广泛应用。
随着技术的不断进步,相信人脸识别点名系统还会有更多的应用场景和功能的拓展,为教育工作带来更多的便利和效率。
人脸识别点名

人脸识别点名人脸识别点名是一种基于人脸识别技术的一种点名方式,它通过将学生的人脸信息与系统中的已注册人脸进行比对,实现自动点名的效果。
相比传统的手动点名方式,人脸识别点名具有更高的效率和准确性,同时还能减轻教师的工作负担,提高教学效率。
人脸识别点名的实现依赖于人脸识别技术。
人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行分析和处理,从而确定人脸身份的一种技术。
其主要分为三个步骤:人脸检测、人脸特征提取和人脸比对。
首先是人脸检测。
人脸检测是指通过对图像进行分析和处理,确定图像中是否存在人脸。
在人脸识别点名系统中,教室摄像头会实时采集学生的人脸图像,并通过人脸检测算法确定图像中是否存在人脸。
常用的人脸检测算法包括Haar特征检测和深度学习方法,如卷积神经网络。
接下来是人脸特征提取。
人脸特征提取是指从人脸图像中抽取出能够区分不同人的特征。
常用的人脸特征提取方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和局部二值模式(LBP)等。
这些方法能够将人脸图像转化为一组数字或向量,从而方便后续的比对和识别。
最后是人脸比对。
人脸比对是指将待识别的人脸特征与系统中已注册的人脸特征进行比对,从而确定身份是否匹配。
常用的人脸比对方法有欧氏距离和余弦相似度等。
当特征的相似度超过设定的阈值时,即可认为是同一个人脸身份。
在人脸识别点名系统中,首先需要进行学生的人脸信息注册。
教师会使用摄像头采集学生的人脸图像,并提取出人脸特征进行注册。
这些信息将被保存在系统的数据库中。
在实际使用中,教师可以通过系统界面发起自动点名请求。
系统会打开摄像头,实时捕捉教室中的学生人脸图像,并对每个人脸进行检测和识别。
当识别到的人脸与系统中注册的人脸匹配时,系统会将该学生标记为"已到";当识别到的人脸与系统中的注册人脸不匹配时,则会标记为"未到"。
这样,教师可以通过系统界面一目了然地知道学生的到课情况,极大地提高了点名效率。
基于人脸识别的学生课程出勤管理系统设计

基于人脸识别的学生课程出勤管理系统设计作者:茹峰彭晓宏侯立刚宋辰来源:《现代电子技术》2016年第01期摘要:由于当前教师对于学生课堂出勤情况大多以手动形式进行记录,不利于后期的数据统计以及分析。
针对此类学生课堂出勤问题,提出一种通过人脸识别结合MySQL数据库技术进行学生课堂管理的方法。
通过人脸识别技术获取学生基本信息,并且通过数据库技术获取当前课程的信息,结合之前的学生信息对学生的课堂出勤情况进行实时记录,同时将学生信息与对应课程信息存储到数据库中。
实验结果表明,系统可以将学生课堂出勤信息在数据库中进行记录并且易于统计。
该方法最终实现了记录学生的课堂出勤情况,从而达到学生课堂管理的目的。
关键词:人脸识别; MySQL;学生出勤管理;课程信息中图分类号: TN919.8⁃34; P391 文献标识码: A 文章编号: 1004⁃373X(2016)01⁃0081⁃04对于传统的课堂出勤记录都是由教师以点名方式进行记录,最终记录结果的准确性条理性不高,并且无法方便地进行最终的数据统计,因此本文提出了一种基于人脸识别结合数据库技术的方法,可以在识别出学生的同时,结合数据库操作,对学生信息以及当前的课程信息在数据库中进行记录,方便进行统计与查询。
本文采用C++语言对数据库进行操作,结合开源视觉库OpenCV中的人脸识别模块,进行整个系统的开发。
1 数据库整体设计1.1 课程信息处理为了可以正确获取当前时刻某间教室所上的课程,需要将所有课程信息存入数据库的课程信息表中,最后通过数据库查询语句获取当前时间。
本文采用关键字段解析的方法对课程信息进行存储,对于汇总所有课程信息的Excel表格中的课程名称、上课地点以及上课时间等三个关键字段进行提取并且对上课时间字段进行解析,存储课程信息的数据表可以按照以下规则分为7个关键字段设计,如表1所示。
从上到下的字段含义分别为课程名称、上课地点、课程起始时间、课程结束时间、课程起始周、课程结束周、本周几上课。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
基 于 人 脸识 别 的课 堂 点 名 系 统
江 泓政 ,汤 军 ,黄 建 ,向 铎 ,杨 明 ,王 志铖
(长 江 大 学 地 球 科 学 学 院 ,湖 北 武 汉 430100)
摘 要 :传 统的课 堂 点名方 法效 率低 下 ,浪 费 大量时 间。提 出基 于人 脸 识 别 的课 堂 点名 系统 ,大 大提 高 了课 堂点 名的 效 率。 本
在高 校 的教 学 和学 生工 作 管理 过 程 中 ,课 堂点 名 是 一 项 重要 的 内 容 。 而传 统 的 点名 方式 效 率太 低 ,教 师 工 作 量 大 ,花 费 时 间 多 ,并 且 传 统 点 名 记 录 的 数 据 不 易 利 用 。 随 着 科 技 的进 步 ,人 脸 识 别 走 进 了 日常 生 活 中 ,学 校 开 始 出 现 人 脸 考 勤 机 ,但 考 勤 机 点 名 依 旧 是 单 个 识 别 ,效 率 依 旧 不 高 。本 系统 运 用 人 脸 识 别 技 术 ,开 发 可一 次 识 别 多 人 脸 的 课 堂 点 名 系 统 ,大 大提 高 了点 名 的效 率 。 2 系统 设计 中 的关键 技术 2.1 基 于 AdaBoost的 人 脸 检 测
基 金 项 目:长 江大 学 2015年 大 学生 创 新 性 实 验 计 划 项 目 (20150016)
JONES M J对 AdaBoost进 一 步 修 改 ,运 用 积 分 图 减 小 计算 量 ,快 速 计 算 出 Haar—like特 征 数 值 。 VIOLA P 的 算 法 在 人 脸 检 测 中 取 得 了 突 破 性 的 进 展 ,被 广 泛 运 用 于 人 脸 识 别 中 。本 系 统 采 用 VIOLA P的 算 法 实 现 人 脸 检 测 部 分 。 2.2 基 于 EigenFace的 人 脸 识别
O 引 言 人 脸 识别 技 术 是利 用 计 算 机 基 于 人 的 脸 部 特 征 进 行
人脸 图像 分析 ,并从 中提取 出所 蕴涵 的有效身份特征 信息 用 以识 别 人 的 身 份 的技 术 … 。 本 系统 结 合 校 园 的需 求 ,将 人 脸识 别 运 用 于 课 堂 点 名 中 。 1 系统 设计 背景
中 图 分 类 号 :TP39
文 献 标 识 码 :A
DOI:】0.19358/j.issn.1674.7720.2016.12.005
引 用格式 :江 泓政 ,汤 军 ,黄建 ,等 .基 于人脸 识别 的课 堂点名 系统 [J].微 型机 与应用 ,2016,35(12):13—15.
Roll call system based on face recognition
AdaBoost算 法 是 通 过 训 练 大 量 图 像 得 到 弱 分 类 器 ,将 这 些 弱 分 类 器 根 据 一 定 的 原 则 组 合 起 来 ,形 成 强 分 类 器 ,再 将 多 个 强 分 类 器 进 行 级 联 ,形 成 一 个 多 层 分 类 器 ,如 果 图 像 中 的 某 个 区 域 能 够 通 过 这 个 多 层 分 类 器 ,就 判 定 这 个 区 域 是 人 脸 。 在 2001年 ,VIOLA 和
系 统 提 供 图像 和 摄 像 识 别 点 名 ,可 一 次识 别 多 个 人 脸 ,同 时 该 系 统 也 对 系 统 难 以 识 别 的 学 生提 供 手 动 签 到 。 系统 运 用 OpenCV
人 脸识 别开 源库做 算法部 分 ,用 Qt、c++实现界 面交互 。
关 键 词 :人 脸 识 别 ;OpenCV;点 名 系 统
open—sourcing libraries of face recognition,is used to realize the part of algorithm and Qt,C++ is used to realize the interface.
Key words:face recognition;OpenCV ;roll call system
Jiang Hongzheng,Tang Jun,Huang Jian,Xiang Duo,Yang Yue,Wang Zhicheng (School of Geosciences,Yangtze University,Wuhan 430100,China)
Abstract:The traditional m ethod of calling the role is inefficient,wasting a lot of time. This paper puts forward a design of roll call system based on face recognition,which greatly im proves the efficiency of required attendance. The system realizes the image and video recognition, and it can recognition m ultiple faces at one time. M eanwhile,the system also provides manual operation to identify students. OpenCV , the
EigenFace(特 征 脸 )方 法 是 基 于 主 成 分 分 析 (Principal Component Analysis,PAC)的一 种 人 脸 识 别 技 术 ,该 方 法 识 别 率 高 ,识 别 速 度 快 。特 征 脸 方 法 将 包 含 人 脸 的 图像 区域 看 作 一 种 随 机 向 量 ,采 用 K—L变 换 (Karhunen Loeve ex. pansion)获 得 其 正 交 基 底 。 由 于 对 应 较 大 特 征 值 的 基 底 具 有 与 人 脸 相 似 的 形 状 ,故 称 之 为 特 征 脸 “Eigen- Face” 。本 系 统 能 实 时 检 测 人 脸 并 对 比 识 别 ,考 虑 到 性 能 ,选 用 EigenFace方 法 作 为 识 别 算 法 。 EigenFace的 人 脸 识 别 包 括 两 个 部 分 :训 练 部 分 和 识 别 部 分 。训 练 部 分 就 是 把 人 脸 图 像 的 特 征 提 取 出 来 存 放 到 训 练 的 样 本 文 件 中 。 在 对 人 脸 进 行 识 别 时 ,首 先 对 输 入 的 待 检 测 人 脸 进 行 特 征 分 析 ,然 后 与 样 本 中 的 人 脸 进 行 匹 配 。 如 果 得 到 的 相 似 度 大 于 某 个 预 设 阈 值 ,则 认 为 该 人 脸 与 样 本 中人 脸 匹 配 ,确 定 为 “合 法 ”用 户 ;反 之 ,如 果 得 到 的 相 似 度 小 于 该 阈值 ,则 认 为 该 人 脸 为 “非 法 ”用 户 。 人 脸 识 别 流 程 图 如 图 1所 示 。