典型文献
基于LBPH的智能考勤方法研究
文献摘要：
针对高校学生较多,传统人工考勤方式效率低,易出现学生代签、早退等问题,鉴于此提出一种基于Local Binary Pattern Histogram(LBPH)的课堂考勤方法.该方法采用LBPH人脸识别算法,对考勤学生进行人脸识别,成功识别出勤学生,并对照人脸数据库,未识别的学生则为缺勤学生.再根据Hough变换检测和Canny边缘检测,绘制教室座位格网,并结合考勤学生人脸识别结果,实现座位与学生相匹配.在两者基础上,基于Python语言开发了课堂考勤系统.实验结果表明,该方法具有较高的人脸识别率,能有效完成课堂考勤工作,提高考勤效率.为更好推进考勤管理高效化、智能化建设提供新的思路.
文献关键词：
Python-OpenCV;LBPH人脸识别;Hough变换;Canny边缘检测;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
张文志;杨森;柳广春;杜梦豪
作者机构：
河南理工大学 测绘与国土信息工程学院,河南 焦作454150;辽宁科技学院 资源与土木工程学院,辽宁 本溪117004
文献出处：
引用格式：
[1]张文志;杨森;柳广春;杜梦豪-.基于LBPH的智能考勤方法研究)[J].辽宁科技学院学报,2022(03):30-33
A类：
B类：
LBPH,智能考勤,考勤方法,高校学生,传统人工,代签,早退,Local,Binary,Pattern,Histogram,人脸识别算法,勤学,出勤,照人,缺勤,Hough,Canny,边缘检测,教室,座位,格网,Python,课堂考勤系统,识别率,勤工,高考,考勤管理,高效化,智能化建设,OpenCV
AB值：
0.402415
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