一种基于深度学习的课堂人脸识别系统

本发明公开了一种基于深度学习的课堂人脸识别系统，采集模块：负责采集课堂上学生的人脸图像；预处理模块：对采集到的人脸图像进行图像增强、对比度调整以及自适应阈值滤波处理，得到预处理图像，自适应阈值滤波处理为根据图像统计信息及光照条件，调整滤波参数，保留图像细节，减少噪声干扰；人脸识别与分析模块：使用CNN模型对预处理图像学习并提取人脸的特征以及学生特征，利用不同尺度的卷积核提取人脸特征，同时，根据人脸的特征判别不同人种，利用SVM分类器对提取出的人脸的特征以及学生特征进行分类，实现对学生身份以及学生的状态的识别，针对课堂环境中存在的不同人种，采用一对一或多对多的SVM分类策略。