摘  要

 

课堂点名是可以规范学生出勤行为和提高学生自觉性，同时也是学生平时成绩考核必需的一部分。然而，传统的点名模式效率不高，同时也降低了课堂质量。深度学习是人工智能领域最先进的学校方法之一，发展迅速，在人脸识别领域的应用非常广泛。本文使用跨平台计算机视觉库 OpenCv和开源机器学习平台 TensorFlow，研究并开发了一个基于人脸检测的人数点名系统。

 

关键词：人脸检测，课堂点名，深度学习

 

目  录

 

第一章 绪论

1.1 选题背景

1.2 选题的目的及意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 国外研究现状

1.3.2 国内研究现状

1.4 论文结构安排

第二章 系统需求分析

2.1 可行性研究

2.1.1 经济可行性

2.1.2 技术可行性

2.1.3 操作可行性

2.2 系统功能需求

2.3 非功能需求

2.4 系统性能需求

第三章 系统概要设计

3.1 系统设计原则

3.2 各功能模块简介

3.2.1 图像采集处理模块

3.2.2 人数点名模块

3.2.3 数据库管理模块

3.3 接口设计

3.3.1 外部接口

3.3.2 内部接口

3.4 数据结构设计

3.4.1 逻辑结构设计

3.4.2 物理结构设计

第四章 系统详细设计

4.1 系统整体设计简述

4.2 各功能模块详细设计

4.2.1 图像采集处理模块

4.2.2 人数点名管理模块

4.2.3 数据库管理模块

4.3 用户界面设计

4.3.1 移动端

4.3.2 后台管理系统

第五章 测试

第六章 结论

参考文献

致  谢