【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及课堂人脸识别，具体是一种基于ai的课堂签到方法。
技术介绍
1、现有技术(公开号为cn107578216b的专利技术专利)公开了一种课堂签到系统，包括内置电子地图的教师终端、学生终端以及由签到管理模块、课程管理模块和位置检测模块组成的服务器，还包括存储课程及签到信息的数据库，统计显示模块，所述的教师终端和学生终端分别与服务器连接，所述的数据库和统计显示模块分别与服务器连接；还公开了基于课堂签到系统进行签到的方法，本专利技术通过借助智能移动终端和指定软件，当签到功能开启之后，签到者参与签到时登录自己账号信息进行身份确认，并且需要提供自己所处位置的经纬度，服务器接收到信息之后进行数据计算处理，有效地控制了签到的位置，保证了签到的灵活性和准确性。使用本签到方法，操作简便、易于推广使用，节省了考勤签到整体所需要的时间，提高了效率。现有技术在进行签到时，无法保证签到的准确性和效率。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种基于ai的课堂签到方法，能够使得课堂签到过程的数据更具实时性，同时更便于教师管理，还能够将原先繁琐的人工签到任务智能化，减少人力资源，使得课堂签到任务更加高效和准确。
2、为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种基于ai的课堂签到方法，建立信息库，将学生信息与老师信息分别设定为集合s与集合t并构成信息库；
3、构建课堂签到模型，通过所述信息库中的学生信息与老师信息进行签到训练
4、通过课堂签到模型对任意一课堂进行签到，并将签到结果上传存储模块保存，完成课堂签到。
5、优选地，所述学生信息包括学生学号、姓名、班级、人脸照片与联系方式；
6、所述老师信息包括老师编号、姓名、代课科目、人脸照片与联系方式。
7、优选地，所述学生信息与老师信息的人脸照片均通过手机、电脑、人脸采集设备等方式获取。
8、优选地，所述构建课堂签到模型，通过所述信息库中的学生信息与老师信息进行签到训练，获得课堂签到模型，包括：
9、将老师的请求签到指令发送至人脸采集设备；
10、通过所述人脸采集设备捕捉多个课堂中所有学生的脸部照片，获得采集结果，完成采集训练；
11、将采集结果与所述学生信息中的人脸照片进行比对训练，获取比对结果；
12、通过获取多个所述比对结果完成课堂签到模型。
13、优选地，所述通过所述人脸采集设备捕捉多个课堂中所有学生的脸部照片，获得采集结果，完成采集训练，包括：
14、提取所述脸部照片的关键点，通过所述脸部照片的中心侧影线提取鼻尖点，并所述鼻尖点作为基准点制定三维人脸图像的鼻翼点、内眼角点、外眼角点、嘴角点的相应窗口；
15、通过形状索引值在所述相应窗口内提取关键点，所述关键点包括鼻翼点、内眼角点、外眼角点与嘴角点；
16、通过多次提取关键点获得采集结果，完成采集训练。
17、优选地，所述通过所述脸部照片的中心侧影线提取鼻尖点，包括：
18、根据所述鼻尖点的几何形状提取所述脸部照片的人脸凸起的候选集；
19、根据所述脸部照片的人脸的对称性对所述候选集进行筛选，并建立对称平面；
20、将所述对称平面与脸部照片的人脸的交线记作为中心侧影线，将所述中心侧影线放到统一的坐标上，在所述中心侧影线提取鼻尖点。
21、优选地，所述制定三维人脸图像的鼻翼点、内眼角点、外眼角点、嘴角点的相应窗口，包括：
22、以所述鼻尖点为中心制定一个的窗口，获得鼻翼点窗口；
23、以所述鼻尖点为基准点，在坐标的垂直方向标记垂直方向范围，在坐标的水平方向标记水平方向范围，获得内眼角点窗口；
24、设定左右外眼角点的初始位置，根据所述外眼角点初始位置制定一个的窗口，获得外眼角点窗口；
25、以所述鼻翼点为基准点制定嘴角点窗口。
26、优选地，所述通过形状索引值在所述相应窗口内提取关键点，包括：
27、通过计算三维人脸图像的鼻翼点、内眼角点、外眼角点、嘴角点的相应窗口的形状索引值；
28、所述鼻翼点窗口、内眼角点窗口、外眼角点窗口与嘴角点窗口内的点形状索引值越小，则该点为相应窗口内的关键点。
29、优选地，所述将采集结果与所述学生信息中的人脸照片进行比对训练，获取比对结果，包括：
30、取鼻翼点、内眼角点、外眼角点与嘴角点的关键点，并以每个关键点作为中心，测地距离为半径提取关键点区域，计算每个关键点区域的特征向量，所述特征向量包括形状指数特征、曲率、体积特征、测地距离特征与法向量夹角；
31、将所述每个关键点区域的形状指数特征、曲率、体积特征、测地距离特征与法向量夹角融合为多特征向量，记为fi
32、所述人脸照片特征向量为f＝[f1，...，fi]；
33、将采集结果与所述学生信息中的人脸照片进行比对，获得比对结果。
34、优选地，所述签到结果包括签到时间、课程、老师姓名、学生姓名与学生学号。
35、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
36、本专利技术通过课堂签到模型对课堂实现签到，能够使得课堂签到过程的数据更具实时性，同时更便于教师管理，还能够将原先繁琐的人工签到任务智能化，减少人力资源，使得课堂签到任务更加高效和准确。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于AI的课堂签到方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI的课堂签到方法，其特征在于，所述学生信息包括学生学号、姓名、班级、人脸照片与联系方式；
3.根据权利要求1所述的一种基于AI的课堂签到方法，其特征在于，所述学生信息与老师信息的人脸照片均通过手机、电脑、人脸采集设备等方式获取。
4.根据权利要求1所述的一种基于AI的课堂签到方法，其特征在于，所述构建课堂签到模型，通过所述信息库中的学生信息与老师信息进行签到训练，获得课堂签到模型，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于AI的课堂签到方法，其特征在于，所述通过所述人脸采集设备捕捉多个课堂中所有学生的脸部照片，获得采集结果，完成采集训练，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于AI的课堂签到方法，其特征在于，所述通过所述脸部照片的中心侧影线提取鼻尖点，包括：
7.根据权利要求5所述的一种基于AI的课堂签到方法，其特征在于，所述制定三维人脸图像的鼻翼点、内眼角点、外眼角点、嘴角点的相应窗口，包括：
8.根据权利要求5
9.根据权利要求4所述的一种基于AI的课堂签到方法，其特征在于，所述将采集结果与所述学生信息中的人脸照片进行比对训练，获取比对结果，包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于AI的课堂签到方法，其特征在于，所述签到结果包括签到时间、课程、老师姓名、学生姓名与学生学号。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai的课堂签到方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai的课堂签到方法，其特征在于，所述学生信息包括学生学号、姓名、班级、人脸照片与联系方式；
3.根据权利要求1所述的一种基于ai的课堂签到方法，其特征在于，所述学生信息与老师信息的人脸照片均通过手机、电脑、人脸采集设备等方式获取。
4.根据权利要求1所述的一种基于ai的课堂签到方法，其特征在于，所述构建课堂签到模型，通过所述信息库中的学生信息与老师信息进行签到训练，获得课堂签到模型，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于ai的课堂签到方法，其特征在于，所述通过所述人脸采集设备捕捉多个课堂中所有学生的脸部照片，获得采集结果，完成采集训练，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：郭国庆，翟建强，章湖，
申请(专利权)人：宁波升维信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。