针对传统课堂考勤中耗时长、效率低等问题,提出了一种基于计算机视觉的考勤系统,利用深度学习进行人脸识别与手机入袋检测,记录学生的到课情况与手机上交情况。为将考勤信息可视化,设计了3种登录模式的综合考勤系统。实验结果表明,该系...针对传统课堂考勤中耗时长、效率低等问题,提出了一种基于计算机视觉的考勤系统,利用深度学习进行人脸识别与手机入袋检测,记录学生的到课情况与手机上交情况。为将考勤信息可视化,设计了3种登录模式的综合考勤系统。实验结果表明,该系统不仅能在毫秒级的时间内完成检测,而且平均准确率(mean Average Precision,mAP)0.5达到0.990,保证了精确率和召回率。展开更多
文摘针对传统课堂考勤中耗时长、效率低等问题,提出了一种基于计算机视觉的考勤系统,利用深度学习进行人脸识别与手机入袋检测,记录学生的到课情况与手机上交情况。为将考勤信息可视化,设计了3种登录模式的综合考勤系统。实验结果表明,该系统不仅能在毫秒级的时间内完成检测,而且平均准确率(mean Average Precision,mAP)0.5达到0.990,保证了精确率和召回率。
