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B4-基于深度学习的人脸识别会议签到系统

时间:2022-03-10        来 源:中国软件杯

第十一届中国软件杯大赛--B组赛题

赛题名称:基于深度学习的人脸识别会议签到系统

组类:B组(高职)

出题企业:江苏航天龙梦信息技术有限公司

答疑QQ群:859758073

线上赛题解析直播回放: https://wx.vzan.com/live/tvchat-1776423586?shauid=undefined&vprid=0&v=1653044914733

赛题简介:介绍整个赛题的实现目标、实用价值、涉及技术和整体要求

实现支持人脸识别的会议签到系统,方便参会人员高效签到,提高会议签到的安全性。采用深度学习进行模型训练以提高识别准确率,需要设计并优化相关的人脸识别算法

赛题业务场景:描述赛题相关的真实企业业务背景。从真实场景中,适当简化或者提炼出适合比赛的赛题场景

会议签到功能作为会议场景中重要的一个环节,需要拥有便捷性、安全性、高效性等。系统应提供基本的会议管理功能,包括会议申请、参会人管理等,参会人信息可以预先通过人脸或照片进行录入,录入成功后,参会人即可进行人脸识别签到。重点关注同一个人在不同条件下的识别情况以及采用深度学习算法后的识别效果提升。

能够模拟建会,包含参会人员人脸录入,人脸识别签到过程等。

基本功能要求

1、支持基本的会议管理功能,包括会议申请、开始会议、会议签到、结束会议等。

2、支持参会人信息管理,参会人信息可以预先进行人脸录入或照片录入。

3、会议开始后,参会人可以通过人脸识别进行签到,签到成功后系统可及时变更参会人员签到状态,如签到失败,也可通过手动签到等其它方式进行补签。

4、会议结束后,可以对参会人签到情况进行统计,包括签到人数、签到方式等。

5、其它可拓展的会议相关功能

非功能性要求

1、可支持一定的参会人并发签到。

2、人脸识别准确率高于70%。

3、人脸识别响应速度小于5s。

实现条件:开发环境、实验平台、开发语言、数据库、编译器、涉及硬件等实现条件

开发语言采用Java,数据库采用mysql,可使用电脑自带的摄像头进行图像采集。

(2022.4.1更新)允许采用python等语言进行模型的训练,参会端除了使用pc外也可使用安卓、ios。如采用pc形式,该系统属于B/S架构,通过浏览器访问参会;如采用安卓,ios等移动端,需要另外开发移动端app。

测试数据或平台:提供给参赛者的测试环境和测试数据

可采用百度、阿里、腾讯等的人脸识别sdk

开发所需设备及设备指标需求说明

使用现有的普通PC开发即可

文档及其他要求

提供完整的软件开发文档以及使用说明书

各评分项及大致占比

1、会议管理功能(10%)

2、参会人员管理功能(10%)

3、人脸识别签到功能(50%)

4、深度学习优化人脸识别效果(30%)

初赛作品提交要求

1、可运行程序包

2、项目源码

3、相关文档(要求见上文“文档及其他要求”)

4、演示视频(7分钟以内)

【参赛团队作品中团队自主开发部分的软件作品著作权归参赛团队所有,其中具有市场应用及拓展的优秀作品,出题企业具有优先权,可以优先合作开发或者优先购买。另如基于该作品的任何合作升级开发、市场拓展等活动,以及在这一过程中所获得的任何商业费用,出题企业应与参赛团队协商解决。】


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主办单位

工业和信息化部

教育部

江苏省人民政府

承办单位

中国电子信息产业发展研究院

江苏省工业和信息化厅

江苏省教育厅

教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会

信息技术新工科产学研联盟

南京航空航天大学

执行单位

中国信息化周报

中国(南京)软件谷

江苏软件产业人才发展基金会

南京市软件和信息服务集群发展促进机构

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