基于计算机视觉的校园低照度人脸签到系统设计与实现OA

目前,大多数学校采用点名方式签到。在学生考核方面,采用“校园卡+人工认证”作为验证学生身份的主要方法,导致出现替考、代签等作弊的现象。针对该问题,提出了一种基于计算机视觉的校园低照度人脸签到系统,首先对正常照度人脸数据集进行预处理,即对人脸数据集进行低照度掩码数据增强处理;然后对低照度样本进行表示学习后送入模型,保证模型能够同时学习正常照度与低照度人脸的视觉特征。之后基于该算法设计并实现校园人脸签到系统。该系统可应用于诸如低照度条件下的考试签到、学生宿舍查寝、课堂教室签到等场景。设计的系统在校园低照度场景下可有效识别人脸,运行稳定,检测效率高,有很好的实用价值。