基于人脸识别的课堂考勤系统的设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

1.课题意义

出勤率是实现课堂教学预期效果的基础和前提，学生末出席，教学效果自然无从谈起。对大多数教师而言，考勤是保证学生出勤率的一种必要手段。传统的考勤方法是教师借用上课时间一一点名，并对出席或缺勤的在考勤表上作出标记，这种方法既耗时耗力，又效果不佳。一些学生为了应付老师点名，甚至会花钱请人代课，部分高校内还出现了专门的有偿代课簇。由于学生人数众多，教师一般无法准确识别代课学生，对于代课这种现象，课堂点名方式有点束手无策^[1]。而且教师的课堂考勤方式仍停留在抽查或全查的情况，不论哪一种都会消耗掉课堂时间。对于学生工作管理人员，教师进行的课堂考勤结果无法及时的反馈到辅导员处，学校也无法掌握学生的课堂出勤情况，甚至难以掌握学生的在校情况。传统课堂考勤的分散性直接造成了学风数据采集的困难，数据采集缺乏统一的管理系统。随着深度学习等计算机相关技术的发展，人脸识别的准确率大大提高，其实现成本也大为降低，借助人脸识别进行课堂考勤，可有效防止代课现象、减少课堂点名时间、提高考勤效果、改善学校学风建设。

综上所述，本课题的研究意义主要在于：设计一款适合于普通高校即“人脸识别 定位”方式的课堂考勤管理平台，打通学校各部门间的数据壁垒，将课堂考勤数据整合起来，让各相关职能部门能及时的获得反馈，实现数据的全面性、权威性,实现旷课处理流程的系统化、简单化。解决传统课堂考勤方式的耗时长、效率低的问题，让课堂考勤简单化，让教师更专注于课堂教学，提升教学质量，更好的将学生课堂考勤与学生管理工作结合起来，让学生更重视课堂纪律，严格学校规章制度，发挥课堂考勤环节在学校学风建设的重要作用，推动学校学风校风向好发展。

2. 研究的基本内容和问题

主要工作

旨在设计并应用一款基于人脸识别的课堂考勤系统，探讨课堂考勤管理的新模式，帮助学生工作管理人员更好、更高效的进行学生管理。并将考勤数据利用起来，通过时刻的反馈来推动高校的学风校风的向好发展，设计出的系统应该要有规范化的操作、严格的网络安全保护、及时的数据反馈、稳定的服务运行，能利用较少的服务资源来进行高校的考勤管理，同时需要对数据进行通信加密、存储加密，保障数据的安全性。主要内容包括：

（1）人脸采集模块，即学生初始人脸图像和上课考勤人脸图像采集

3. 研究的方法与方案

1.研究主要方法

目前人脸识别研究主要有两个方向，一个是基于先验知识，基于知识的人脸检测主要是通过人们的先验知识来对待测物体建立若干规则，从而将人脸检测问题转化成假设-验证问题。模板匹配的方法大致分为：脸轮廓特征匹配，器官特征匹配和颜色、纹理特征匹配。另一个是基于统计学的方法，目前基于统计学算法可分为以下几类：基于几何特征的人脸识别、基于子空间分析的人脸识别和基于神经网络的人脸识别等。根据特征的方法识别人脸的过程，首先要根据特征来训练出一个学习机（model），然后在识别的过程中利用待测图片的特征和学习机进行匹配，来得到测试结果^[4]。

4. 研究创新点

本文所选择的人脸识别方案可在高校己有的资源上进行建设，不需要在教室安装高清摄像头，减少了高校的资金成本。人脸识别在一定程度上减少了课堂考勤代签的行为，可以在一定程度上帮助老师进行课堂的管理，也可提升课堂出勤率。在该系统中各个职能部门都能够很好的查询到自己需要的信息，也可以在一定程度上严格课堂纪律，推动学风校风向好发展。

5. 研究计划与进展