【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于网上学习，具体为一种基于深度学习的提醒系统。
技术介绍
1、网络学习，就是指通过计算机网络进行的一种学习活动，它主要采用自主学习和协商学习的方式进行。相对传统学习活动而言，网络学习有以下三个特征：一是共享丰富的网络化学习资源，二是以个体的自主学习和协作学习为主要形式。三是突破了传统学习的时空限制。
2、由于现有的互联网较为普遍，所以网上学习逐渐成为提升个人修养的一种方式，但是网上学习需要使用者集中注意力，长时间如此，会造成使用者的眼睛受到损伤，造成使用者出现视力模糊，眼睛疲劳等现象。
3、因此，需要一种基于深度学习的提醒系统来解决上述提到的问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供一种基于深度学习的提醒系统，有效的解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于深度学习的提醒系统，包括登录模块、摄像模块、识别模块和提醒模块，所述登录模块与摄像模块线性连接，所述摄像模...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的提醒系统，包括登录模块、摄像模块、识别模块和提醒模块，其特征在于：所述登录模块与摄像模块线性连接，所述摄像模块与识别模块线性连接，所述识别模块与提醒模块线性连接，所述登录模块用于用户的登录，所述摄像模块用于记录使用者的变化；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的提醒系统，其特征在于：所述登录模块包括信息登录单元和注册单元，信息登录单元支持面部登录和身份信息输入，注册单元用于使用者身份的录入。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的提醒系统，其特征在于：所述摄像模块包括面部摄像单元和眼部跟踪单元，所述面部摄像单元用...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的提醒系统，包括登录模块、摄像模块、识别模块和提醒模块，其特征在于：所述登录模块与摄像模块线性连接，所述摄像模块与识别模块线性连接，所述识别模块与提醒模块线性连接，所述登录模块用于用户的登录，所述摄像模块用于记录使用者的变化；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的提醒系统，其特征在于：所述登录模块包括信息登录单元和注册单元，信息登录单元支持面部登录和身份信息输入，注册单元用于使用者身份的录入。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的提醒系统，其特征在于：所述摄像模块包括面部摄像单元和眼部跟踪单元，所述面部摄像单元用于记录使用者面部的状态，所述眼部追踪单元用于追踪并记录使用着眼睛的移动轨迹。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的提醒系统，其特征在于：所述面部识别单元可识别使用者的五官，对五官进行标注，对有无头发的使用者标注为a集合，对有头发的使用者标注为ay，对无头发的使用者标注为an，对单双眼皮的使用者标注为b集合，对单眼皮的使用者标注为by，对双眼皮的使用者标注为bn，对鼻子是否完整的使用者标注为c集合，对鼻子完整的使用者标注为cy，对鼻子不是完整的使用者标注为cn，对耳...
【专利技术属性】
技术研发人员：张敬芳，张庆业，张荣芝，孟德鑫，
申请(专利权)人：山东工程职业技术大学，
类型：发明
国别省市：
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