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基于人脸识别的课堂签到系统设计与实现开题报告

 2020-05-02 05:05  

1. 研究目的与意义(文献综述)

随着社会的不断进步、科学技术的不断发展,传统的课堂签到考勤已经不适合这个现代化的管理制度当中,它不仅浪费学生和老师的时间,而且效率十分低下,影响正常上课,现在为之,已经出现了许许多多的考勤系统,例如:基于WIFI的、基于微信公众号的、基于蓝牙基站的、基于android的B/S和C/S架构的,等等。而我想要设计的是基于人脸识别的课堂签到系统,它不仅有着识别精确度高,效率高效,而且还是并发式的、不可替代的优势。

人脸识别在国内和国外的现状都发展的比较迅速。它初始是发展于国外的,那时只是简单的识别嘴巴、鼻子、眼睛这些,精确度不高,没有什么应用前景,直到现在,主要包括以下研究:(1)提出了不同的人脸空间模型,包括以 Kernel 方法为核心的非线性建模方法和基于深度信息的三维人脸识别方法;(2)对人脸识别的影响因素进行深入全面的分析,主要包括不同光照、姿态以及表情下的人脸识别研究;(3)利用新的特征表征人脸,包括 Gabor[10],LBP [11]等局部描述子和利用深度学习方法提取的深度特征;(4)数据源的多样化,包括基于近红外图像或者素描的人脸识别视频的人脸识别以及基于视频图像的人脸识别。在国内也有着很大进步,香港中文大学的汤晓鸥领导的计算机视觉组提出的 DeepID[15][16][17],使用深度学习的方法提取人脸高级特征,DeepID 特征通过人脸识别任务学习得到,在 LFW 数据集上获得了 99.15%的识别率。中科院计算机所的山世光所在的实验室是国内最早开始研究人脸识别的实验室,由山世光老师开发的开源的Seetaface 人脸识别引擎,无论在效果还是速度方面都达到了可用的程度。
因此,基于人脸识别的应用具有很大的前景,而我这个基于它的课堂考勤也是对于减轻学生和老师负担、提高学习效率有着很大帮助,对于这块的发展、应用都有着促进作用的。

2. 研究的基本内容与方案

设计的基本内容:能够通过人脸识别实现课前签到,并且能够标出每一个签到人的具体位置,老师可以通过这个系统点名让学生回答问题。用人脸识别实现课前签到,进行坐标显示,能够记录学生在这门课的签到次数。

目标:通过这个系统,建设一个让老师和学生满意的考勤管理制度、减少不必要的时间,提高学生学习和老师上课效率,方便老师进行学生管理。

拟采用的技术方案及措施:人脸识别是一个有监督学习的过程,对图像识别的管件是对其进行降维,只保留关键像素是识别性能大大提升,在此次课堂签到系统中,我准备采用基于pca(主成分分析)算法来完成人脸识别工作,主要根据训练集图像数据和计算协方差矩阵来实现的。准备设计的系统是基于android的,采用c/s模式,在androidstdio上进行开发。

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3. 研究计划与安排

完成的主要任务及要求:
用人脸识别实现课前签到,进行坐标显示,能够记录学生在这门课的签到次数。

完成任务的时间节点:
第一阶段 2017.12至2018.1 系统需求分析:1个月
第二阶段 2018.1至2018.2 系统设计:1个月
第三阶段 2018.2至 2018.4 系统编码:2个月
第四阶段 2018.4至2018.5 系统测试:1个月

4. 参考文献(12篇以上)

必读参考文献:

[1]王震,李晓东,张文静,刘成涛. 基于微信公众平台的课堂互动系统[J]. 微处理机,2017,38(05):84-88.

[2]靳建平,李敏. 简单的随堂签到系统[J]. 科学技术创新,2017,(27):138-139.

[3]曹欣然,刘天时. 利用微信公众号开发高校点名系统[J]. 中国教育网络,2017,(09):65-66.

[4]鲁立军,李昕,安宁. 高校智慧考勤的思考与实践[J]. 实验室科学,2017,20(04):60-64 69.

[5]张栩,陈贤杰. 培养习惯 加强管理 规范评价——谈中小学生信息技术学业测评系统的开发[J]. 中小学数字化教学,2017,(01):82-84.

[6]王琼垚. 基于视频图像的课堂签到系统设计与实现[D].江西师范大学,2017.

[7]胡峰,赵俊博,焦瑞莉. 基于ZigBee的互动教学系统学生端设计[J]. 测控技术,2017,36(05):152-155.

[8]刘冬梅,任亚平,周杰,周波,贺小红,张连鹏. 基于Android的手机签到系统[J]. 科技资讯,2017,15(14):17-18.

[9]荆洲,权伟,唐杰,晏寒. 基于人脸识别的智能课堂点名系统[J]. 软件工程,2017,20(05):43-46 42.

[10]黄吉兰. 基于Android平台学生考勤系统的设计概要[J]. 电脑知识与技术,2017,13(04):46-47.

[11]蒋航,蔡秋枫. 基于室内定位的学生签到系统设计[J]. 电脑知识与技术,2017,13(01):54-55.

[12]杨永平,曾艺,刘世兴. 基于WIFI的高校课堂考勤系统设计实现[J]. 信息技术与信息化,2017,(Z1):102-103 106.

[13]林信川,游贵荣. 基于iBeacon的课堂自动考勤系统设计与实现[J]. 重庆科技学院学报(自然科学版),2017,19(01):97-100.

[14]王留芳,郅芬香,高岩. 实验机房自动化签到系统的实现[J]. 信息与电脑(理论版),2017,(03):117-118.

[15] ZHANG Cheng, GU Yu-zhang, HU Ke-li, WANGYing-guan. Face recognition using SIFT features under 3D meshes

. Journal ofCentral South University.2015(05): 2095-2899

[16] LI Qiang, ZHANG Hong-chuan, PCA face recognitionalgorithm based on face edge features. proceedings of the 3ndInternational Conference on Green Communications and Networks(GCN 2013),2013-12-12: TP391.41

[17Qi Fu. Research and Implementation of PCA FaceRecognition Algorithm Based on Matlab. Proceedings of the 20152nd International Conference on Engineering Technology and Application (Volume1), 2015-05-29: TP391.41

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