随着我们国家的不断发展,为了能够满足我国飞速发展的人才需要,我们需要有更多的专业技术人才加入到国家的建设事业中去,这样才能完成预期目标,实现综合国力的提升。这些专业技术人才主要来自于我们的高校,而专业技术人员获取知识的途径是教学课堂,因此教学课堂的质量直接影响人才的培养。在国家大力提倡下,我国高校教育的发展取得了巨大的成就,伴随而来的是办学规模的扩大和培养质量的改变。由于社会对人才需求的变化,要求高校培养出更高质量的人才,而作为人才培养重要环节之一的教学课堂,需要得到我们更多的关注。本文设计了一个基于人脸识别的教学辅助系统,用于记录教学课堂情况,可以通过对教学课堂情况的数据进行分析,来不断完善教学方法,提高教学质量。本文研究内容如下:1.对现有教学课堂情况的记录方式进行了调查研究,设计了基于人脸识别的教学辅助系统。文中对涉及的人脸识别技术进行了阐述,并使用图像几何处理和灰度处理来制作人脸样本库。利用Haar特征和积分图对人脸特征进行提取,使用Adaboost算法对分类器进行级联,来实现图像中人脸的检测。通过PCA对人脸图像进行降维,然后使用SVM实现人脸分类识别。文中对涉及的Adaboost算法、PCA算法和SVM算法分别进行了研究,并通过实验仿真来验证结果。2.本系统使用ARM嵌入式平台作为实验平台,来实现学生人脸图像数据的采集。使用虚拟机中安装Ubuntu的方式,来搭建嵌入式实验平台调试系统,并在平台上搭建了交叉编译环境、安装程序运行库。我们对实验平台需要的启动程序、kernel内核和根文件系统,进行了版本选择、编译、调试,并通过OTG实现系统文件镜像的烧写,完成系统移植工作,为我们后期实验提供了硬件条件。3.软件客户端通过多线程技术,来实现学生人脸图像采集模块、课堂情况记录模块、数据查询模块的功能。图像采集模块使用了V4L2框架,服务端将采集到的图像数据通过有线网络传输至客户端,网络连接主要利用Linux系统下socket网络通信机制实现。为了方便处理人脸图像,搭建了OpenCV开发环境,并在搭建的调试环境下,来实现学生身份识别模型的训练、学生身份的识别、识别情况的记录、以及图像数据保存等功能。4.最后对系统软硬件进行测试,测试内容有身份验证、网络连接、数据发送、人脸图像采集、身份识别、数据查询等,系统可以通过学生身份识别和课堂图像数据保存的方式,实现教学课堂情况的记录功能。此外,我们可以通过数据的查询功能和保存的课堂教学视频,来分析学生参与教学课堂的情况。通过对这些功能的测试,验证了本系统设计的可行性。