信息与电脑杂志

摘要：针对传统课堂考勤效率低、代签漏洞多的问题，文章设计了一种融合人脸识别与行为分析的学生出勤管理系统。该系统采用改进的ArcFace损失函数增强小样本条件下的人脸识别能力，引入轻量化姿态估计网络对学生在座状态进行持续监测。经真实课堂部署测试，人脸识别准确率达98.6%,行为状态检测精度达94.2%,有效弥补了传统考勤在身份核验与过程追踪方面的不足。

关键词： 人脸识别;行为分析;出勤管理;ArcFace;姿态估计;

基金资助： 重庆市教育评估研究会重大课题“基于大数据与人工智能技术提升高职学生岗位技能水平的评价模型研究与设计”(项目编号：PJY2023008)；

专辑： 信息科技;社会科学Ⅱ辑

专题： 高等教育;计算机软件及计算机应用

分类号： G647;TP391.41