[發(fā)明專利]基于區(qū)塊鏈的智慧教育學(xué)生出勤大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210357538.2
• 申請日: 2022-04-07
• 公開（公告）號(hào): CN114445052A
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于水娜
• 申請（專利權(quán)）人: 北京吉道爾科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/10
• 分類號(hào): G06Q10/10;G06Q50/20;G06V40/12;G06V40/16;G06V10/80;G06K9/62;G07C1/10;G10L17/00;G06V10/74
• 代理公司: 成都魚爪智云知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51308
• 代理人: 谷科均

本發(fā)明提出了一種基于區(qū)塊鏈的智慧教育學(xué)生出勤大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法及系統(tǒng)，涉及生物識(shí)別算法領(lǐng)域。一種基于區(qū)塊鏈的智慧教育學(xué)生出勤大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法包括：獲取課堂圖像，并利用多尺度圖像加強(qiáng)技術(shù)對課堂圖像進(jìn)行優(yōu)化處理；利用多人臉識(shí)別方法交叉互驗(yàn)的方式對人臉進(jìn)行第一次識(shí)別；利用聲紋識(shí)別方法對課堂發(fā)言的學(xué)生進(jìn)行第二次判別，檢測到學(xué)生發(fā)言并計(jì)入學(xué)生實(shí)際出勤；當(dāng)人臉識(shí)別及聲紋識(shí)別均未能識(shí)別出的情形，則利用基于多邊緣檢測算子的相似度檢測方式對學(xué)生指紋進(jìn)行第三次識(shí)別，將識(shí)別出來的出勤學(xué)生名單上傳。其能夠在出勤統(tǒng)計(jì)的過程中利用了區(qū)塊鏈的思想，讓教師、學(xué)生共同作為見證人，更深層次的確保了出勤結(jié)果的可靠性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及生物識(shí)別算法領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于區(qū)塊鏈的智慧教育學(xué)生出勤大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

課堂考勤是高校教學(xué)活動(dòng)中一項(xiàng)重要任務(wù)，是保證高校教學(xué)質(zhì)量的重要舉措。目前，高校課堂考勤主要包括教師或班委人工考勤、接觸式設(shè)備考勤、微信面對面簽到、手機(jī)APP簽到、二維碼簽到等方式，但是存在一定的局限性：占用課堂時(shí)間長，考勤效率低；學(xué)生代簽情況普遍存在，無法真實(shí)反應(yīng)學(xué)生出勤情況；考勤結(jié)果無法實(shí)時(shí)共享和反饋。

因此，學(xué)生出勤情況一直是智慧教育中的重點(diǎn)關(guān)注問題，如果能夠有效地對學(xué)生出勤情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，就可以更好地對學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行監(jiān)督。傳統(tǒng)的出勤檢測往往通過課堂點(diǎn)名、簽到等方式來完成，需要占用較多的課堂時(shí)間，而且代簽、代答到等情況時(shí)有出現(xiàn)、

目前的學(xué)生識(shí)別的考勤方法主要為采用傳統(tǒng)的分析法對檢測到的人臉進(jìn)行識(shí)別。然而實(shí)際情況中，考勤人員數(shù)量較多，在進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)的背景簡單、光照穩(wěn)定、人臉表情單一，然而在實(shí)際考勤中，考勤人員較多，背景、光照、姿態(tài)和表情等變化非常復(fù)雜，傳統(tǒng)的基于主成分分析的人臉識(shí)別方法在實(shí)際復(fù)雜情況下識(shí)別率較差。且僅采用人臉識(shí)別進(jìn)行出勤檢測的話也會(huì)存在一定的檢測誤差。

因此，提出一種多層次識(shí)別檢測的智慧教育學(xué)生出勤大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法有非常重要的價(jià)值和意義。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于區(qū)塊鏈的智慧教育學(xué)生出勤大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，其能夠在出勤統(tǒng)計(jì)的過程中利用了區(qū)塊鏈的思想，讓教師、學(xué)生共同作為見證人，更深層次的確保了出勤結(jié)果的可靠性。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種基于區(qū)塊鏈的智慧教育學(xué)生出勤大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，其能夠運(yùn)行一種基于區(qū)塊鏈的智慧教育學(xué)生出勤大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法。

本發(fā)明的實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的：

第一方面，本申請實(shí)施例提供一種基于區(qū)塊鏈的智慧教育學(xué)生出勤大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，其包括獲取課堂圖像，并利用多尺度圖像加強(qiáng)技術(shù)對課堂圖像進(jìn)行優(yōu)化處理；利用多人臉識(shí)別方法交叉互驗(yàn)的方式對人臉進(jìn)行第一次識(shí)別；利用聲紋識(shí)別方法對課堂發(fā)言的學(xué)生進(jìn)行第二次判別，檢測到學(xué)生發(fā)言并計(jì)入學(xué)生實(shí)際出勤；當(dāng)人臉識(shí)別及聲紋識(shí)別均未能識(shí)別出的情形，則利用基于多邊緣檢測算子的相似度檢測方式對學(xué)生指紋進(jìn)行第三次識(shí)別；將識(shí)別出來的出勤學(xué)生名單，分別上傳至班級內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及區(qū)塊鏈中。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，上述獲取課堂圖像，并利用多尺度圖像加強(qiáng)技術(shù)對課堂圖像進(jìn)行優(yōu)化處理包括：對圖像進(jìn)行3個(gè)不同尺度的高斯模糊，然后將模糊后的圖像分別和原圖做減法，得到不同程度的細(xì)節(jié)信息，將不同程度的細(xì)節(jié)信息加權(quán)到原圖中，得到含有豐富細(xì)節(jié)信息的加強(qiáng)圖像。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，上述利用基于多邊緣檢測算子的相似度檢測方式對學(xué)生指紋進(jìn)行第三次識(shí)別包括：選擇學(xué)生的任一檔案指紋作為當(dāng)前檔案指紋，對當(dāng)前檔案指紋與待識(shí)別指紋分別進(jìn)行細(xì)節(jié)點(diǎn)特征劃分，并構(gòu)建細(xì)節(jié)點(diǎn)對，計(jì)算當(dāng)前檔案指紋和待識(shí)別指紋的第一相似度和第二相似度，其中，第一相似度通過對細(xì)節(jié)點(diǎn)對進(jìn)行柱形編碼計(jì)算而得，第二相似度通過對細(xì)節(jié)點(diǎn)對進(jìn)行帶權(quán)值的柱形編碼計(jì)算而得；將第一相似度和第二相似度進(jìn)行融合，得出當(dāng)前檔案指紋與待識(shí)別指紋的最終相似度。