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前言

近年来，毕业设计和答辩的标准和挑战性逐渐提高，传统课题往往缺乏新颖性和吸引力，难以满足评审标准。不少学弟学妹反映他们开发的系统未能达到教师的要求，同时也难以寻找到详尽的参考资料。

为了让同学们能更轻松高效地完成毕业设计，学长在此推荐高质量的设计项目供参考学习。今天介绍的是：毕业设计 人脸识别学生课堂考勤专注检测系统（含项目与论文）。

学长对该项目进行了综合评价（每项满分为5分）：

• 难度系数：3分
• 工作量：3分
• 创新点：4分

项目详情请参见文末。

项目运行效果

视频演示：
本项目展示了基于人脸识别技术的学生课堂考勤及专注度监测系统。

设计概要

该系统旨在通过深度学习技术辅助学校在线教育过程中的人脸识别与专注度检测。利用Python编程语言，结合OpenCV和TensorFlow框架，系统能够捕捉面部数据，提取特征，并通过欧氏距离计算与数据库中存储的特征值进行比对，实现学生的签到功能。同时，系统还能通过检测和追踪算法计算学生的专注时间，一旦发现学生长时间未集中注意力，即刻发出提醒。

设计框架

人脸识别组件通过调用视频流中的人脸图像帧，执行特征提取和信息对比，最终确定学生的个人资料。以下为人脸识别过程的用例图；

如图3-3所示，人脸识别涉及一系列复杂的步骤，最终与记录在案的人脸信息库进行匹配。如果检测到已知的人脸信息，系统将显示学生的学号和姓名。下面的活动图进一步阐明了人脸识别的具体流程：

图3-3通过系统的人脸识别功能活动图，清晰地展示了各功能模块之间的组织关系。识别的具体过程也可以通过时序图3-4来详细了解：

依据图3-8，系统界面主要展示人脸识别和注意力信息。人脸识别部分包括人脸特征保存、图像录入、考勤打卡和注意力检测边界类。该系统涵盖了学生、人脸特征、注意力信息和图像等多个实体类，并对人脸特征和图像进行管理。系统还具备摄像头控制类，支持从视频流中捕获并处理人脸图像，为后续的人脸识别和注意力监控功能奠定基础。系统利用预先训练的模型实现识别和注意力检测功能，这些模型以API形式集成，调用时只需运行相应接口。

由于篇幅限制，更多详细设计请参考设计论文。

最后

项目包含的内容有：

完整的详细设计论文：

项目详情请参见文末。