1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和教育模式的不断革新，传统的课堂点名方式已经难以满足现代化教学的需求。
传统的点名方式主要依赖于教师人工点名或学生刷卡签到，存在效率低下、易于作弊等问题。
为解决这些问题，本选题旨在研究和开发一种基于计算机视觉的课堂拍照点名系统，利用图像识别技术实现学生身份的自动识别和点名记录，以提高点名效率、杜绝代签现象，并为课堂教学管理提供数据支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉、模式识别等技术的快速发展，基于人脸识别的课堂点名系统逐渐成为研究热点。
国内外学者在人脸检测、人脸识别算法、系统设计等方面进行了大量的研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题研究内容将涵盖以下几个方面:
1.人脸检测与识别算法研究：针对课堂环境的特点，研究高效、鲁棒的人脸检测与识别算法。
探讨基于深度学习的人脸检测与识别方法，如FasterR-CNN、YOLO等，以提高复杂环境下的识别精度和速度。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、算法设计、系统实现和实验评估相结合的方法。
首先，进行文献调研，了解国内外课堂点名系统的研究现状、计算机视觉和人脸识别技术的发展趋势，以及相关算法的优缺点。
其次，根据研究目标和需求，设计基于计算机视觉的课堂拍照点名系统架构，确定系统功能模块和数据库设计方案。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习和人脸关键点检测的课堂人脸识别算法，以提高复杂环境下的识别精度和鲁棒性。
2.设计一种高效的课堂拍照点名系统架构，实现学生信息管理、课堂拍照、人脸识别、点名记录、结果统计等功能的集成。
3.构建真实的课堂图像数据集，用于系统测试和评估，并根据测试结果对系统进行优化和改进。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘硕，孙哲南，禹晶，等. 基于改进YOLOv3的人脸口罩佩戴检测[J]. 计算机应用, 2020, 40(s1): 287-291.
2.张帆, 孙冬梅, 李昕, 等. 基于深度学习的人脸识别综述[J]. 中国图象图形学报, 2019, 24(06): 962-981.
3.陈俊, 赵启军, 张勇东, 等. 基于深度学习的人脸识别技术综述[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(09): 2561-2567.
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