【摘 要】
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针对目前各高校现有的课堂考勤系统进行分析,提出了基于人脸识别的课堂考勤系统。又因为在课堂环境下有人脸识别准确率较低以及漏检率高等问题,基于ArcFace人脸识别框架进行了改进,融合了图像增强技术和目标检测技术。首先通过教室内部摄像头视频流的提取,根据图像清晰与否判断是否使用图像增强技术对图片进行增强处理,再通过目标检测算法筛选出所有学生,最后对筛选出的学生正脸图像使用ArcFace算法提取人脸特征,并用于识别。通过实验对比显示,该方案提高了人脸识别率,降低了漏检率,比原有的ArcFace人脸识别框架识别率
【基金项目】
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国家自然科学基金(71761028),江西省教育厅科学技术研究项目(209924)。
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针对目前各高校现有的课堂考勤系统进行分析,提出了基于人脸识别的课堂考勤系统。又因为在课堂环境下有人脸识别准确率较低以及漏检率高等问题,基于ArcFace人脸识别框架进行了改进,融合了图像增强技术和目标检测技术。首先通过教室内部摄像头视频流的提取,根据图像清晰与否判断是否使用图像增强技术对图片进行增强处理,再通过目标检测算法筛选出所有学生,最后对筛选出的学生正脸图像使用ArcFace算法提取人脸特征,并用于识别。通过实验对比显示,该方案提高了人脸识别率,降低了漏检率,比原有的ArcFace人脸识别框架识别率
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