基于机器学习的大学课堂考勤方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于机器学习的大学课堂考勤方法，其特征在于，所述方法包括：获取课堂的上课时间戳和下课时间戳以及本次课堂应到学生信息；根据课堂的上课时间戳和下课时间戳预先设定教室座位区域图像采集时间，图像采集时间分别为第一时间节点、第二时间节点、第三时间节点和第四时间节点；根据预先设定的图像采集时间进行图像采集，获得课堂学生考勤图像集合；所述课堂学生考勤图像集合包括在第一时间节点采集的教室座位区域图像、在第二时间节点采集的教室座位区域图像、在第三时间节点采集的教室座位区域图像和在第四时间节点采集的教室座位区域图像；对课堂学生考勤图像集合中的多张图像分别进行人脸提取，获得第一学生考勤人脸图像集合、第二学生考勤人脸图像集合、第三学生考勤人脸图像集合和第四学生考勤人脸图像集合；根据本次课堂应到学生信息，提取每位学生的人脸图像；根据每位学生的人脸图像分别对第一学生考勤人脸图像集合、第二学生考勤人脸图像集合、第三学生考勤人脸图像集合和第四学生考勤人脸图像集合进行遍历匹配，并将四次匹配结果转换成能够表征该学生上课情况的课堂考勤特征向量；将对应每位学生的课堂考勤特征向量分别输入至预先训练的课堂考勤识别模型中，并输出对应该学生的考勤结果，所述考勤结果包括准时到课、迟到、中途外出、早退和缺课。