26年WP人工智能改进YOLO的课堂出勤率统计系统3.98-AI4.97全日制(21553字).docx

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I摘要高校课堂考勤主要依靠人工点名和刷卡签到，这种方式效率不高，容易出现代签现象，而且数据很难追溯，不能适应智慧校园管理对实时性的要求。教室场景里人脸目标尺度不一样，而且遮挡很严重，还有光照变化很大。本文用 YOLOv8m 作为基线模型，并考虑普通笔记本设备硬件条件，在训练参数适配和数据增强策略上改进了该模型。在不改变网络主体结构的情况下，通过对批次大小、输入分辨率和学习率衰减方式进行调整，使训练过程能够和硬件资源相匹配。本文在课堂环境中加入颜色空间扰动、几何变换和 Mosaic 拼接增强，使模型对小尺度及被遮挡人脸的检测能力得到提高...

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