電子班牌之所以大火，主要源于“走班制”的需要：不同于傳統(tǒng)教學(xué)的固定化班級(jí)，走班制教學(xué)兼有固定的行政班與變動(dòng)的學(xué)科教學(xué)班特點(diǎn)，教學(xué)過(guò)程中班級(jí)會(huì)頻繁變動(dòng)。隨著“新課改”以及改革的推進(jìn)，“走班制”教學(xué)成為常態(tài)，如何統(tǒng)籌學(xué)生選課、簽到考勤、教室占用成為普遍痛點(diǎn)。而通過(guò)智慧班牌系統(tǒng)，學(xué)生前往教室上課時(shí)，教室門(mén)口的攝像頭會(huì)自動(dòng)進(jìn)行身份識(shí)別并簽到或簽退。使得考勤更加規(guī)范，避免代簽發(fā)生，還能節(jié)約課堂時(shí)間，提升教學(xué)效率。

人臉圖像采集：不一樣的人臉圖像都能根據(jù)拍攝攝像鏡頭采集出來(lái)，例如靜態(tài)數(shù)據(jù)圖像、動(dòng)態(tài)像、不一樣的部位、不一樣小表情等層面都能夠獲得非常好的采集。當(dāng)客戶(hù)在采集機(jī)器設(shè)備的拍攝范疇內(nèi)時(shí)，采集機(jī)器設(shè)備會(huì)全自動(dòng)檢索并拍攝客戶(hù)的人臉圖像。 人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在具體中關(guān)鍵用以人臉鑒別的預(yù)備處理，即在圖像中校準(zhǔn)出人臉的部位和尺寸。人臉圖像中包括的方式特征十分豐富多彩，如條形圖特征、色調(diào)特征、模版特征、構(gòu)造特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)便是把這在其中有效的信息內(nèi)容挑出，并運(yùn)用這種特征完成人臉檢測(cè)。 流行的人臉檢測(cè)方式 根據(jù)之上特征選用Adaboost學(xué)習(xí)培訓(xùn)優(yōu)化算法，Adaboost優(yōu)化算法是一種用于歸類(lèi)的方式 ，它把一些較為弱的分類(lèi)方法合在一起，組成更新的較強(qiáng)的分類(lèi)方法。 人臉檢測(cè)全過(guò)程中應(yīng)用Adaboost優(yōu)化算法篩出一些意味著人臉的矩形框特征(弱分類(lèi)器)，依照權(quán)重計(jì)算的方法將弱分類(lèi)器結(jié)構(gòu)為一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器，再將訓(xùn)煉獲得的多個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器串連構(gòu)成一個(gè)聯(lián)級(jí)構(gòu)造的堆疊分類(lèi)器，合理地提升 分類(lèi)器的檢驗(yàn)速率。

人臉鑒別被覺(jué)得是生物學(xué)特性鑒別行業(yè)乃至人工智能技術(shù)行業(yè)艱難的課題研究之一。人臉鑒別的艱難主要是人臉做為生物學(xué)特性的特性所產(chǎn)生的。 相似度 不一樣個(gè)體中間的差別并不大，全部的人臉的構(gòu)造都類(lèi)似，乃至人臉的構(gòu)造外觀設(shè)計(jì)都很類(lèi)似。那樣的特性針對(duì)利用人臉開(kāi)展定位是有益的，可是針對(duì)利用人臉區(qū)別人們個(gè)體是不好的。 多變性 人臉的外觀設(shè)計(jì)很不穩(wěn)定，人能夠根據(jù)面部的變化造成許多小表情，而在不一樣觀查視角，人臉的視覺(jué)效果圖象也相距非常大，此外，人臉鑒別還受陽(yáng)光照射標(biāo)準(zhǔn)（比如大白天和夜里，房間內(nèi)和戶(hù)外等）、人臉的許多遮住物（比如防護(hù)口罩、太陽(yáng)眼鏡、秀發(fā)、胡子等）、年紀(jì)等各個(gè)方面要素的危害。 在人臉鑒別中，類(lèi)的變化是應(yīng)當(dāng)變大而做為區(qū)別個(gè)體的規(guī)范的，而第二類(lèi)的變化應(yīng)當(dāng)清除，由于他們能夠意味著同一個(gè)個(gè)體。一般稱(chēng)類(lèi)變化為類(lèi)間變化（inter-class difference），而稱(chēng)第二類(lèi)變化為類(lèi)內(nèi)變化（intra-class difference）。針對(duì)人臉，類(lèi)內(nèi)變化通常超過(guò)類(lèi)間變化，進(jìn)而使在受類(lèi)內(nèi)變化影響的狀況下利用類(lèi)間變化區(qū)別個(gè)體越來(lái)越出現(xiàn)異常艱難。