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1. AI人体动作识别实现课堂行为分析
2. 什么是人脸识别
3. 高校“试水”教室人脸识别,翘课、发呆玩手机全能识别,这样做是利是弊...
4. 人脸识别的算法
5. 学法减分人脸识别技巧

1、AI人体动作识别实现课堂行为分析

动作识别：对人体姿态进行分析后，可以识别出具体的行为，如举手、站立、坐下等。这可以通过训练神经网络实现，将姿态数据作为输入，输出对应的行为类别。

学生在学校读书、举手、回答问题、睡觉、打架、吵闹、离开校，都可以进行AI人体动作识别。

视觉AI姿态实时识别技术是一种基于计算机视觉技术的应用，能够通过摄像头实时捕捉人体姿态信息并进行识别和分析。

但用AI技术监控学生上课的动作、姿势、表情，却需要慎之又慎，即便学校声称这是用于对学生上课行为的分析，例如从一次举手、一个哈欠中分析课堂效果。

2、什么是人脸识别

人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别，其实就是需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是视觉模式识别的一个细分问题。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

人脸识别是识别人的脸部特征信息，进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

3、高校“试水”教室人脸识别,翘课、发呆玩手机全能识别,这样做是利是弊...

高校有了人脸识别系统，可以更清楚地知道学生的学习状态，对学生学习也能起到一定的督促作用。但学校的这种行为，从某种意义上来说，是侵犯了学生的权益的。

我觉得这种管理模式能够在一定程度上促进学生的学习效率，因为现在的学生由于各种诱惑太多了，他们在上课期间一不小就走神了，这种高科技能够让他们在心里会一定的警惕，心理他们也害怕被拍下来，所以他们会在课堂上认真听讲。

既然这种功能已经被发明出来了，选几个学校做定点测试看一看，效果不错的话，完全有必要推行。别的学校是什么情况我不清楚，反正就我们学校上课的情况来看，是完全有安装这种识别系统的必要。

根据报道，南京中国药科大学试水在教室里安装人脸识别系统，全程监控学生翘课，发呆，玩手机，这对那些混迹于各个专业的学渣们来说，的确是晴天霹雳。

4、人脸识别的算法

人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

人脸识别三大经典算法，分别为：特征脸法（Eigenface）、局部二值模式（LocalBinaryPatterns，LBP）、Fisherface算法。特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。

人脸识别的算法有 4 种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅 人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。

人脸识别算法分类基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。

5、学法减分人脸识别技巧

人脸识别时注意不要戴眼镜，面部不要有刘海遮挡，不要带帽子等。人脸扫描时一定使得整张脸都在屏幕内，适当调整距离。点击设置，点击删除账号，重新注册，重新进行实人认证。

学法减分人脸识别技巧如下：确保网络连接稳定。学习APP要联网，网络连接不稳定，容易出现刷脸不通过或者抓拍不到的问题。识别时看下光线是否清晰。背光不要，老是过不了，就换个位置试试。熟悉整个流程。

登录“交管12123”App；进入App主页面后，点击【服务中心】；进入服务中心后，点击头像进行认证；点击【未认证】进行认证；扫描脸部进行人脸识别认证。

建议大家找一个网络通畅的地方进行识别，采光要保持好，识别的时候会更快一些。

学法减分人脸识别技巧如下：检查您的网络状况，确保网络通畅，无卡顿现象。检查光线状况，调整光线直到合适为止，要避免出现阴阳脸现象。检查系统推送是否是最新的软件版本，设备是否更新，是否影响数据传送到终端。

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