10.3969/j.issn.1006-3013.2018.09.034
基于深度学习的高校考勤系统设计与实现
在高校课堂教学中,考勤是一个关键的环节,是教师对学生进行评价的基础,而在实施过程中,人工统计、 指纹打卡等方式会浪费大量教学时间.本文设计提出一种基于深度学习的课堂考勤系统,基于人脸识别库face_recognition,使用Python和命令行工具,提取、 识别、 操作人脸,利用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,建立班级人脸图像数据库,采集课堂实时图像,对比后反馈学生出勤情况.该系统识别准确率高达99.38％,同时极大地缩短了考勤时间,是辅助课堂教学的高效工具.
深度学习、特征识别、考勤系统
G48;TP399(学校建筑和设备的管理)
江苏开放大学江苏城市职业学院"十三五"规划课题成果,项目编号16SSW- Q- 003
2019-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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