人工智能与嵌入式系统是当代技术发展的前沿领域，将两者结合起来，不仅有助于学生对人工智能技术的深入理解，也能够增强他们在工程实践上的能力。在教学中，学生往往对理论知识感到抽象和难以理解，而实际操作可以让学生更直观地了解技术原理，并在实践中提升技能。
实验平台的设计关键在于结合树莓派等嵌入式硬件平台和相关软件资源，实现对人脸的检测与提取，并通过深度学习技术对提取的人脸图像进行分析识别。树莓派作为一款微型电脑主板，具有体积小、功耗低的特点，且集成了多种功能模块，非常适合作为实验平台的核心控制器。它支持多种编程语言，包括Python，这为开发者提供了灵活的开发环境。树莓派上可以运行Linux操作系统，其完备的生态环境使得硬件开发和软件开发都能顺利进行。
深度学习是人工智能的重要分支，它通过构建多层的人工神经网络模型来模拟大脑处理信息的方式，从而实现复杂的识别和预测任务。在人脸识别领域，深度学习的代表性算法包括卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（LSTM）等。其中CNN在图像处理方面表现出色，已成为人脸识别技术的核心算法之一。
人脸识别技术之所以成为机器视觉领域最具挑战性的课题之一，是因为它涉及到多学科知识，如机器视觉、图像处理、计算机科学、认知科学和数学等。这些知识综合运用在人脸识别技术中，使得该技术在银行、车站、公安等多个领域得到广泛应用。
在实验平台的具体实现中，可以通过安装传感器来检测摄像头前是否有人存在。如果有人存在，摄像头就会开启并采集图像。之后，使用OpenCV库进行图像处理，提取出人脸图像，再将这些图像输入到已经经过训练的深度学习模型中，如CNN模型。这样，系统就可以对人脸进行准确识别，并应用于考勤系统中，提高考勤效率和准确性。
在构建实验平台的过程中，教师和学生还需要考虑如何选择硬件和软件，以及如何将它们有效地结合起来。例如，树莓派需要连接摄像头来捕捉图像，同时还需要使用无线模块或其他方式将数据传输到服务器或云平台进行存储和进一步的处理。在软件方面，除了OpenCV用于图像处理，还需要使用TensorFlow等深度学习框架来训练和部署模型。
通过这种实验平台的搭建，学生不仅能够学习到人工智能和嵌入式系统的知识，还能够通过动手实践来加深对课程内容的理解。这种方式对提升学生的工程实践能力和创新意识具有重要的教育意义。同时，随着人工智能的快速发展，结合深度学习的人脸识别技术在教育领域的应用，也将为教育行业的创新提供新的动力。
