基于人脸检测的课堂出勤率统计方法研究

摘要

为了寻找一种高效的课堂考勤方法,本文借助课堂监控视频,提出了一种基于人脸识别算法的多等级评价课堂考勤方法.首先,针对两门不同性质的课程监控视频,提取若干张视频图像;然后,利用Retinaface算法对图片中的人脸进行检测;最后,基于图片中人脸检测的结果,提出课堂考勤的四个评价等级,可将学生的课堂出勤、听课情况等信息综合反馈给授课教师.经计算得出,电机课和电工课的最终得分分别为4.78分和4.55分,均为优秀,并从分数的角度体现了学生对专业核心必修课的重视程度.