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从对课堂出勤统计的实际需求出发，以人脸检测与特征识别为基础，论文实现了一套基于嵌入式AI技术的课堂考勤系统。首先，利用IR-RGB双光谱摄像头获取出勤者人脸图像信息并送入嵌入式AI处理器K210芯片，经基于YOLO的人脸检测算法与近红外活体检测算法检测到活体人脸后，使用基于FaceNet的人脸识别算法对人脸图像进行特征向量映射，通过特征向量比对获取识别对象的身份信息，从而实现课堂出勤信息统计。传统

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遗传算法具有全局搜索能力，本文通过遗传算法，将人脸的检测和识别进行算法优化，以减少计算量的方式提高人脸的识别效果，利用遗传算法对其特征值的提取运用遗传算法进行优化。通过对比实验结果表明，使用该算法进行优化的人脸识别方法在特征值没有明显的提升的情况下，较大的提高了人脸的检测率。【摘要】在日常生活中，有很多场景都会用到人的身份识别。人脸识别因为其普遍性，可采集性和接受程度都较高，成为了众多身份识别中的

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