基于TensorFlow和Android技术的人脸识别智慧班牌

摘要

cqvip:针对使大学校园在课堂签到、考核考勤和信息发布过程中更智能化、便利化、人性化的目的,本文采用嵌入式Android技术和机器学习框架TensorFlow,基于智慧班牌的信息互动系统的设计方法。智慧班牌是一个数据信息呈现端和信息采集端,其硬件部分以ARM处理器为核心拓展出存储模块、WiFi模块、USB通信模块、触摸屏模块,用基于UVC协议的通用USB摄像头实现人脸图像的采集。经实验测试,本信息互动系统可以实现1s内识别人脸,平均减少5分钟课堂签到时间。对20个人的每人10次正、侧面识别中总共误识别9次,识别准确率达95.5%。智慧班牌每次启动自动从服务器获取相关数据并呈现在屏幕上,且每小时自动请求新的数据。教师可在终端上两秒内地查询学生出勤信息。