1. 研究目的与意义（文献综述）

近些年来，随着高校的扩招，课堂点名成为了老师们的一个大问题^[1]，往往老师们都是使用的口头答到或者考勤本签到的考勤方式，而这些传统的点名方式效率太低，教师工作量大，花费时间多，常常一节课有一半的时间用来点名，而且代答代签的现象很严重，起不到考勤的效果^[2] 。随着科技的进步，考勤方式有过各种各样的改进，目前主要的考勤方式包括射频卡式考勤系统、指纹式考勤系统、人脸识别考勤系统、手机 app定位考勤系统等^[3-5] 。

具有高识别度的生物特征识别在考勤方面显然有着巨大的潜力^[5-9] 。当今社会中，生物识别技术应用最常见的是指纹识别、虹膜识别和人脸识别这三种。而其中人脸识别技术因为它自身自然、直观、非接触、安全、快捷等特性，已经成为这三种中引起人们最多关注的研究问题。虽然这三者中从识别的精度来看，虹膜识別性能最优，接着是人脸识别和指纹识别，但是考虑到成本和操作的便利性上，人脸识别还是性价比最高的一个。相比于指纹识别，人脸识别的安全系数更高，更不容易被仿造，且它的成本相较于虹膜来说，又比较实惠，使用起来也更加方便迅捷^[7] 。人脸识别是一种基于生物特征的识别技术，它在计算机视觉领域占有相当重要的地位，学术和工业领域的研究者更是对其孜孜不倦地研究着。人脸识别技术在商业领域有着广泛的应用，如身份验证系统、交易系统、安保防护系统、监控系统、视频剪辑制作等等^[10-11] 。

人脸识别走进了日常生活中，学校开始出现人脸考勤机，但考勤机点名依旧是单个识别，效率依旧不高。本系统运用人脸识别技术，开发可一次识别多人脸的课堂点名系统，大大提高了点名的效率^[4]。

2. 研究的基本内容与方案

本毕业设计针对课堂点名这一实际应用需求，旨在开发一个基于计算机视觉的课堂拍照点名系统。该系统基于python opencv环境，对手机或摄像头所采集的、包含多个人脸目标的课堂视频图像进行分析和处理^[18]，基于人脸检测技术检测和定位其中所包含的每一张人脸，并基于人脸识别技术，对人脸特征点构造几何特征向量，通过系统数据库^[19]，具体识别出其中的每一张人脸所对应的学生，得到学生出勤情况。

2.1 基本内容与研究目标：

3. 研究计划与安排

在综合考虑设计任务之后，设计进度安排如下：

第1-2周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需掌握的知识范围，完成开题报告。

第3-5周：完成计算机图像分割模块，调用腾讯云ai人脸检测模块、构建人脸库，利用腾讯云人脸识别系统完成对各种情况人脸的特征提取与正确匹配、完成系统对学生出勤情况的管理功能。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 周圣钧,王晨裕,张赵君.基于人脸识别的课堂点名系统设计[j]. 中国战略新兴产业, 2017(28):150.

[2] 刘洋. 基于人脸识别技术的教室考勤系统的设计和实现[d]. 西南交通大学, 2016.

[3] 孔安. 基于pca和lda算法的人脸识别考勤管理系统的设计与实现[d]. 湖南大学, 2016.