基于移动终端的智能教室系统研究与设计

摘要

随着计算机网络的普及和手持移动设备的快速发展，数字化学习已经逐渐成为一种趋势。同时，教育信息化发展越来越受瞩目，这也更加促进了“互联网+教育”相结合的需要。并且随着科技的发展，移动设备的计算处理性能逐渐提高，内存空间也不断增大，这些条件都为智能教室系统在移动终端上的实现提供了可能。
　　本文在基于安卓系统的移动终端上研究和实现了一个智能教室系统，此智能教室系统的主要功能包括：智能考勤，课堂抢答，课件下载，作业上传，课堂反馈。本文的主要工作是基于安卓系统平台的人脸检测和识别方法实现智能考勤，此系统具有友好、便捷的交互。同时，在考勤模块中所采用的识别方法使该模块对于旋转、尺度缩放、光照变化都能够保持不变性，而且使该模块对于视角变化、仿射变换、噪声也具有一定程度的稳定性。首先我们在 PC平台的VS2012上利用OpenCV对人脸检测和人脸识别方法进行了实验仿真。然后再根据安卓平台的系统特性，对这两种算法进行了移植。移植主要是通过把人脸检测和识别两种算法的接口程序编译成*.so动态链接库文件，再通过应用程序层对该动态链接库进行调用。我们调用手机系统摄像头来获取图像，再将图像传到 JNI层完成人脸检测和识别的功能。然后本文将eclipse开发的服务器部署在tamcat上，同时利用mysql开发数据库，使用http协议完成课堂抢答，课件下载，作业上传及课堂反馈的功能模块。
　　本文设计了基于移动安卓平台的智能教室系统，在安卓系统手机上完成考勤，抢答器，课件下载，作业上传，课堂反馈等功能模块。并且经过实验测试，验证了本系统设计方法的可行性和有效性。

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第一章 绪论

1.1 论文研究背景及意义

1.2 论文相关技术发展现状

1.3 论文的主要内容和工作安排

第二章 系统平台框架与环境配置

2.1 系统框架介绍

2.2 Android 系统研究

2.3 搭建应用程序开发环境

2.4 本章小结

第三章 人脸检测

3.1 人脸检测的基本原理

3.2 基于adaboost方法的人脸图像检测

3.3 Adaboost人脸检测

3.4 本章小结

第四章 人脸识别

4.1 人脸识别的基本方法

4.2 基于sift方法的人脸图像识别

4.3 性能分析

4.4 本章小结

第五章 智能教室系统的实现

5.1 基于移动终端的智能教室系统整体设计

5.2 智能教室系统功能模块设计实现

5.3 智能教室系统结果分析及系统评价

5.4 本章小结

第六章 总结和展望

6.1 论文工作总结

6.2 未来工作展望

参考文献

致谢

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