[发明专利]一种基于卷积神经网络和多人脸识别的课堂考勤方法在审
| 申请号： | 202010423564.1 | 申请日： | 2020-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN111611911A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 蒋过;陈星宇;卜磊 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络和多人脸识别的课堂考勤方法，包括步骤：S01、通过手机采集全班正脸清晰合照，并将采集的全班正脸清晰合照上传至云端服务器；S02、通过YOLOv3对全班正脸清晰合照进行人脸识别和人脸分割，得到分割后的全部正脸小照片；S03、通过InsightFace将全班正脸小照片与学生人脸数据库进行比对，分别得到全班每个学生的考勤情况；S04、再将全班每个学生的考勤情况发送至学生考勤系统，得到全班考勤结果。本发明的有益效果是：引入了卷积神经网络YOLOv3和InsightFace，仅使用手机拍摄一张全班合照，便可高质量地完成课堂考勤。该方法相比单人脸考勤，或者视频多帧考勤，都具有相对优势，避免了系统的时效性差、复杂性高、准确率等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 多人脸 识别 课堂 考勤 方法 | ||
【主权项】：
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