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摘要
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facerecognition,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。
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单位江苏开放大学; 机电工程学院
