63、基于计算机视觉与集成学习的考勤监测与心脏病预测系统

基于计算机视觉与集成学习的考勤监测与心脏病预测系统

1. 考勤监测系统

1.1 系统概述

考勤监测系统主要包含人脸检测与识别以及考勤标记等关键步骤，采用卷积神经网络（CNN）算法进行人脸识别。系统首先采集班级内所有学生的图像并建立数据库，用于训练分类器。考勤时，通过摄像头模块抓拍图像，将其作为系统输入进行识别并标记考勤，最后生成考勤报告并发送给相关教师。

1.2 相关技术综述

• 指纹识别系统 ：通过指纹传感器电子采集考勤信息，记录存储在计算机服务器。教室入口安装LCD屏幕和指纹传感器，学生按指纹即可完成考勤标记，系统准确率达98%。
• 耳部生物识别系统 ：提取学生耳部几何特征，建立数据库进行识别。利用边缘检测提取特征并保存为向量形式，系统整体效率为85%。
• RFID技术系统 ：利用有源和无源标签实现自动无线识别。学生在RFID阅读器前出示ID卡，图像被捕获并发送到在线服务器记录考勤，可减少人工考勤时间。
• 人脸识别系统 ：对比模块化PCA和传统PCA人脸识别算法，模块化PCA在不同光照和面部姿态条件下表现更优。

1.3 系统方法

1.3.1 数据集生成

在某教育机构进行测试，数据集包含4名学生的图像，按4:1的比例分为训练集和测试集。使用笔记本电脑摄像头和Haar级联分类器采集学生图像，裁剪面部部分并调整为统一大小。每个学生采集500张不同位置