项目描述 

        本系统从人脸识别签到、课堂表情状态检测、课后分析报告三个功能出发，设计了基于人脸识别的智能学情管控系统，为决策者提供改善教学的新思路。

项目背景

        传统的课堂存在繁琐的签到环节，从而会浪费掉许多师生的精力及时间，进而影响授课的效率，而将人脸识别的功能应用在课堂签到等方面是行之有效的方法，增加教师传授专业知识的专注度，减少课堂时间的流失，还能避免替签到，乱签到等不良情况。

项目功能

    1.人脸识别签到

        当学生走到摄像头或者采集器前，设备会自动识别学生身份，并自动录入签到数据库。

    2.课堂状态表情监测 

        当学生在摄像头或者采集器前上课时，系统会自动按照给定的时间来获取当前学生面部表情状况，采集的样本自动存入数据库表，当达到指定数目的样本数量时则停止取样，并在系统关闭最后显示取样情况。

   3.课后报告分析

       经过科学的分析过程，得到上图的可视化结果，经过分析可以得到如下结论：

       1)happy 和 neutral 的表情普遍存在于高分段的学生当中，比例占所有表情的 60%至 80%；

       2)低分段的学生，普遍 disgust 和 sad 情绪偏多，可以推测得出，该分段学生在课堂中，并没有取得好的效果；

       3)中等分段学生，surprise 情绪偏多，反映出该分段学生对课程难题的疑惑不解。