83、基于人脸识别的学生考勤系统及暴力视频检测技术

基于人脸识别的学生考勤系统及暴力视频检测技术

1. 引言

人工智能（AI）是信息技术领域的一个潜在发展趋势，在现代技术潮流中发挥着关键作用，广泛应用于社会生活的各个领域，如虚拟助手、智能家居、自动驾驶汽车和识别系统等。人脸识别作为计算机视觉行业的一个研究领域，在生物识别、指纹识别和虹膜识别等众多领域也备受关注。

传统的学生考勤方式往往耗时较长，点名者需要逐个喊出学生姓名并确认其面部。对于 50 人以上的班级，这项任务更加具有挑战性，而且还存在考勤欺诈的可能性。为了解决这些问题，研究人员将卷积神经网络（CNN）深度学习算法应用于人脸识别，构建了学生考勤跟踪应用程序。与传统的考勤检查方法相比，基于人脸识别的学生考勤应用程序使考勤跟踪更加快速和容易。

2. 相关工作

人类面部识别是自动识别照片或视频中每个人的过程。为了解决这个问题，已经提出了几种技术。一般来说，解决问题的过程包括以下步骤：
1. 图像采集；
2. 预处理，提高图像质量；
3. 检测、对齐和裁剪面部图像；
4. 识别（分类）面部。

过去的技术主要基于特征，试图根据距离、乘积形式和角度的比率来明确表示面部。然而，在实践中，这些明确的表示往往不准确。为了解决这个问题，后来的方法基于使用具有学习能力的统计机器学习模型，从给定的模式集中选择面部特征，典型的如主成分分析（PCA），其中每个面部表示为特征向量、特征脸和 Fisher 脸的组合。

如今，基于深度学习模型的集成，面部识别模型的有效性得到了显著提高，这些模型可以自动检测面部特征并进行学习。一些研究提出了基于卷积神经网络（CNN）和 PCA 相结合的复杂多阶段识别模型，以