基于图像的人脸识别技术在高校课堂考勤系统中的研究与应用.pdf

《基于图像的人脸识别技术在高校课堂考勤系统中的研究与应用》 人脸识别技术，作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在各个行业中得到了广泛应用，尤其在高校课堂考勤系统的创新上展现了巨大潜力。本文主要探讨了如何利用基于图像的人脸识别技术优化高校课堂考勤过程，提高课堂效率。 人脸识别技术的核心在于通过分析人脸的特征关键点，建立人脸识别数据库，并对实时捕获的面部图像进行精确匹配。构建丰富多样的人脸数据库是基础，包括不同角度、表情、饰品和光照条件下的面部图像，确保算法能够应对各种实际场景。例如，通过收集平视、仰视、俯视、左侧、右侧五种姿态，以及正常、微笑、张嘴、闭眼四种表情的人脸图像，创建角度子库和神态表情子库。对于脸部饰品子库，特别关注了眼镜的佩戴情况，而光照亮度子库则涵盖了自然光和不同时间的日光灯照明。 在获取面部图像后，活体检测至关重要，以防止照片或视频的欺骗。本文提出了使用近红外人脸活体检测算法，基于光流法，通过分析像素点的运动信息，区别真实活体与静态图片或视频。随后，为了使不同拍摄条件下的面部图像能进行准确比对，需要进行几何校正，寻找人脸关键特征点，如眼角、嘴角、鼻子等，进行图像的归一化处理。 几何校正后，进一步采用变形模板进行人脸基本校准，通过可调参数模型来提取和匹配特征。预处理阶段，通过降噪、对比度增强、灰度处理、图像锐化等手段，提高图像质量，为后续特征提取创造有利条件。其中，提出的改进型自适应局部对比度增强算法能有效提升图像的局部对比度，强化图像细节。 人脸识别技术在高校课堂考勤系统的应用，不仅可以减轻教师的工作负担，节省课堂时间，而且提高了考勤的准确性和效率。这种智能化的方式避免了传统点名方式的漏洞，减少了人为作弊的可能性，为构建高效、公平的课堂环境提供了科技支持。未来，随着技术的进一步发展，人脸识别技术在教育领域的应用将更加广泛和深入。