文献类型：专利

中文题名：基于深度学习的考勤管理系统及方法

作者：李荣花[1];

机构：[1]绍兴文理学院;

专利类型：发明专利

申请号：CN201910978106.1

申请日：20191015

申请人地址：312000 浙江省绍兴市环城西路508号

公开日：20200117

代理人：焦亚如

代理机构：33285 绍兴市寅越专利代理事务所(普通合伙)

语种：中文

中文关键词：考勤;时间段;比对;学生身份识别;学生;身份识别;考勤管理系统;时间记录模块;时间预测模块;处理负担;时间分段;时间预测;图像比对;照片采集;计算量;相似度;预测;减小;学习

中文摘要：本发明涉及一种基于深度学习的考勤管理系统及方法，所述系统包括：学生照片采集模块、学生身份识别模块、考勤时间记录模块、考勤时间预测模块和考勤时间分段模块。其中，学生身份识别模块进行身份识别时，判断识别时间所属的时间段，选择识别时间所属的时间段以及该时间段前后的两个时间段预测到校的学生的照片作为比对照片，将到校学生的照片与各个比对照片进行比对，选择相似度最大的比对照片所对应的学号作为到校学生的学号。本发明合理地预测学生考勤时间，缩小了图像比对范围，仅在每个学期初或每年初重新运行一次基于深度学习的考勤时间预测模型即可，而不必每次身份识别都运行深度学习模型，减小了系统的计算量和处理负担。