考勤管理對于學生、老師和管理部門都具有重要意義。眾多研究表明,學生的出勤率與他們的學習成績之間存在顯著的正相關(guān)性;通過研究學生的出勤記錄可以判斷他們對課程的傾向和決心�？记诠芾硎翘岣叱銮诼实挠行侄沃�,借助考勤可以及時發(fā)現(xiàn)學生行為問題。在當前教育場景中依靠傳統(tǒng)技術(shù)手段開展考勤工作還存在一些弊端:1、基于指紋的,防偽性雖然高,但指紋傳感器長期使用易磨損且衛(wèi)生安全性較低;2、基于人臉識別的,雖然高效但受環(huán)境影響較大;3、基于射頻或藍牙的,強烈依賴于設(shè)備,若設(shè)備忘帶或遺失將會帶來很多麻煩;4、傳統(tǒng)方法多為一次性檢測,不能實時監(jiān)測授課過程中考勤和位置的動態(tài)變化,如,學生是否存在早退或位置變化等情況。本文對國內(nèi)外相關(guān)文獻進行了深入調(diào)研,在系統(tǒng)比較基于指紋、人臉識別、藍牙以及射頻技術(shù)所構(gòu)建考勤系統(tǒng)優(yōu)點和缺點的基礎(chǔ)上,探索性地提出了一種非接觸式的考勤模型。該模型將人臉識別和毫米波技術(shù)相結(jié)合,融合兩者的優(yōu)勢,一方面借助人臉識別技術(shù)在自然環(huán)境下動態(tài)地完成身份辨識;另一方面借助毫米波技術(shù)對學生速度位置等進行高精度檢測,在提高考勤效率的同時充分掌握課堂動態(tài)。具體來說,在技術(shù)方面,本文采用人臉識別算法,對采... 

【文章來源】：華中師范大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 考勤系統(tǒng)
        1.2.2 非接觸式感知技術(shù)
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 人臉識別技術(shù)
        2.1.1 圖像預處理
        2.1.2 人臉檢測
        2.1.3 人臉識別
    2.2 毫米波技術(shù)
        2.2.1 毫米波獲取目標距離和速度特征技術(shù)基礎(chǔ)
        2.2.2 毫米波獲取目標角度特征技術(shù)基礎(chǔ)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 非接觸式人體感知技術(shù)
    3.1 人體感知框架
    3.2 數(shù)據(jù)采集
        3.2.1 人臉數(shù)據(jù)采集
        3.2.2 毫米波數(shù)據(jù)采集
    3.3 圖像數(shù)據(jù)處理
        3.3.1 圖像灰度化
        3.3.2 HOG人臉檢測
        3.3.3 人臉識別
    3.4 毫米波數(shù)據(jù)處理
        3.4.1 基于高密度的聚類算法（DBSCAN）
        3.4.2 卡爾曼濾波器
    3.5 圖像與毫米波融合
    3.6 本章小結(jié)
第四章 實驗與結(jié)果分析
    4.1 基于圖像的身份識別實驗
    4.2 基于毫米波的定位、計數(shù)與跟蹤實驗
        4.2.1 人體定位與計數(shù)實驗
        4.2.2 人體運動速度與軌跡跟蹤實驗
    4.3 身份識別與毫米波融合實驗
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 研究不足與展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]人臉檢測算法的優(yōu)化[J]. 龔格格,吳珊,郭湘南.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2019(06)
[2]高校智慧教室的建設(shè)理念、模式與應(yīng)用展望——以華中師范大學為例[J]. 賀占魁,黃濤.  現(xiàn)代教育技術(shù). 2018(11)
[3]聚類算法概述與應(yīng)用[J]. 馬騫.  中國新通信. 2018(14)
[4]視覺和毫米波雷達信息融合行人識別算法[J]. 徐偉,周培義,張芬,黃亮.  同濟大學學報(自然科學版). 2017(S1)
[5]基于嵌入式人臉識別門禁系統(tǒng)的研究[J]. 司鳳玲,程建政.  電腦知識與技術(shù). 2017(34)
[6]基于藍牙4.0的主動式考勤系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 王華,孫海生,王連華.  電子技術(shù). 2016(06)
[7]高校課堂自動化考勤與手機使用限制系統(tǒng)設(shè)計[J]. 王興,吳珊珊.  計算機時代. 2016(04)
[8]基于SVM和HOG的人臉檢測算法[J]. 趙峰.  信息技術(shù)與信息化. 2013(06)
[9]基于RFID的考勤系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 凌振寶,李嬌陽,樸冠宇,吳字宇.  吉林大學學報(信息科學版). 2013(05)
[10]智慧教室的概念及特征[J]. 黃榮懷,胡永斌,楊俊鋒,肖廣德.  開放教育研究. 2012(02)

碩士論文
[1]基于毫米波雷達及深度學習視覺信息融合的前方車輛檢測方法研究[D]. 梁翼.華南理工大學 2019
[2]RFID校園考勤系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 楊琴.揚州大學 2016
[3]基于13.56MHz的RFID天線設(shè)計與優(yōu)化[D]. 鄧福海.山東大學 2015
[4]基于藍牙4.0低功耗室內(nèi)定位研究[D]. 卞合善.北京郵電大學 2015
[5]基于卡爾曼濾波的動目標視覺跟蹤方法研究[D]. 王孝艷.沈陽理工大學 2012



本文編號：3161806