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课堂考勤是高校教学管理中必不可少的手段之一,而传统“签到”的方式不仅费时费力,而且效率较低。随着移动互联网的发展和4G时代的到来,智能手机已成为人们生活必不可少的一部分,Android系统手机以其低廉的价格、开放的平台等优点受到人们的青睐。为了提高教师的考勤效率,提高学生的到课率,开发And ro id平台的课堂考勤系统具有广阔的应用前景和重要的研究意义。 开发课堂考勤系统的关键技术是对人脸的检测,关于人脸检测的算法有很多,本文通过归纳和总结现有检测算法优缺点,选择了基于肤色与AdaBoo st这两种人脸检测算法,并在原有的算法基础上分别对其进行了优化,最后再将优化后的两种算法进行结合,以And ro id为平台实现了基于人脸检测的“课堂考勤APP”系统。具体工作如下: 1、对肤色分割算法的改进。首先对分割方案进行了设定,选择了YCbCr色彩空间与高斯模型,进而针对最大类间方差法(O ts u)计算量较大的缺点,对O ts u图像阈值分割算法进行分析与改进。并通过实验表明,改进的 Otsu算法在时间方面明显优于传统Otsu算法。 2、对Ada Boos t算法的改进。通过分析Ada Boos t算法的基本原理,针对该算法在弱分类器的选择时忽略了弱分类器之间相关性的缺陷,引入差异性度量(Dis)对弱分类器之间的相关性进行判定,对原有的AdaBoost算法进行了改进。并通过实验表明,对于相同结构的级联分类器,改进后的算法提高了人脸检测率,同时降低了误检数。 3、为了获得更好的检测效果,将改进的肤色检测算法和AdaBoo st检测算法进行结合,并将该算法移植到And ro id平台,设计实现了基于人脸检测的“课堂考勤APP”系统。该系统核心模块是应用Android手机的照相功能,再对图像进行人脸检测实现考勤和签到。经测试,该系统不仅操作便捷,而且成本较低,便于推广普及。 本文将人脸检测技术与实际应用需求相结合,解决了传统“签到”方式的缺陷,同时基于Android平台建立的课堂考勤系统,在实现成本、效率和便捷等方面都进行了充分考虑,具有一定的经济使用价值。