1. 研究目的与意义
课堂是学生学习的主要场所,课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。有效的课堂考勤是创造良好学习氛围,形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件,同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
大学课堂出勤率低，一直是各大高校面临的问题。相比各行各业陆续出现的各类考勤系统，高校课堂目前比较多的仍然是传统的点名方式，而近年来，也曾有一些新兴方式在某些高校出现：如手机APP签到、指纹识别、校园一卡通刷卡等。虽然这些新的方式较传统点名来说，是一种进步且日趋成熟，但是仍然有不少人为漏洞。
研究基于人脸识别的课堂考勤系统,借助信息技术,以人脸识别为手段,彻底摒弃传统课堂考勤中人工统计管理的落后方式,克服不规范的考勤行为,解决学校以往考勤管理工作中出现的问题,为学校的考勤制度实施提供科学的依据。
2. 课题关键问题和重难点
关键问题：
3. 国内外研究现状（文献综述）
随着信息产业的高速发展，教学系统信息化已被广泛应用于各大院校的教学实践，如何在人工智能应用及信息化的基础上，提高课堂的管理效率，减少学校设备投资的成本，构建智能化的课堂管理体系，一直是困扰各高校的重要问题。因此，开展基于人工智能的智能课堂考勤管理系统的研究与探讨，具有重大的价值和现实意义。
李昕昕等[1]利用云端人脸识别技术，通过研究深度学习、人脸识别和数据挖掘等技术，采样和取帧来增强识别准确率，实现自动化考勤；李书钦等[2]研究校园无线上网及信息化技术在高校课堂智能考勤系统上的实践，提高了考勤工作效率；孙玥等[3]设计了一套能快速获取人脸图像信息，运用深度残差网络进行提取定位和人脸识别的自动考勤系统；姚静姝[4]探究深度学习和人脸识别技术在课堂考勤管理中的应用，设计并实现自动化课堂考勤系统；项新建等[5]通过WIFI技术与指纹终端进行数据通信，设计并实现指纹签到的自动化考勤管理系统；李雄等[6]基于B/S架构，结合Keras框架，采用Java语言和MySQL数据，开发实现人脸识别考勤系统；方书雅等[7]基于Mask R-CNN目标检测、MTCNN 人脸检测，FSA-Net头部姿态识别等算法设计了一套无感知课堂考勤系统。基于以上研究，以课堂考勤信息化和智能化为目标，结合SSM、VUEJS等框架技术，设计一套基于深度学习人脸识别技术的高校智能考勤系统，督促学生上课，提高课堂管理效率。
4. 研究方案
总体思路
基于人脸识别技术的微信小程序智课堂考勤系统将人脸识别技术与微信小程序相结合，利用手机中原有的高清监控摄像头采集学生信息，然后通过拼接等方式形成新的组合特征向量，与教务系统中采集的学生人脸库，进行1:N比对。通过特征向量之间的欧式距离计算是否属于同一人脸，若相同，则该学生考勤成功，相应的数据库则记录相关课程的考勤信息，并汇总分析出相应的考勤报表并将考勤数据传送给教务系统。教学管理者可在管理平台实时查看并确认最终缺课学生名单，若存在签到遗漏的，教学管理者可进行调整相应考勤数据。通过智能考勤系统进行人脸识别考勤结果准确率高，识别过程可以做到学生无感知、动态的、多次的，系统可帮助上课教师自动进行考勤管理，从而解决学生逃课、代签、替课等问题的发生。
功能体系设计
考勤系统主要分为前后台部分，后台主要完成与教务系统的数据接口、后台管理、智能考勤分析、人脸识别功能，前端考勤管理主要有学生端和教师端两个部分，包括上传考勤图片、课程、考勤查看、考勤通知、考勤确认、考勤查询等功能。
5. 工作计划
22-23-1第15-16周 完成选题，查阅相关中英文资料，进行相关技术的学习；
22-23-1第17周 与导师沟通进行课题总体规划；
