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国内信息图制作网站,东莞手机网站建设入门,郑州手工网站建设,制作网站需要哪些工具课题任务书学生学号#xff1a; 学生姓名#xff1a; 课题名称基于人脸识别技术的宿舍管理系统设计与实现课题来源重庆XXX科技公司一、内容简介#xff08;科学性、可行性论证#xff09;#xff1a;#xff08;严格限制在290字以内#xff09;随着科…课题任务书学生学号 学生姓名课题名称基于人脸识别技术的宿舍管理系统设计与实现课题来源重庆XXX科技公司一、内容简介科学性、可行性论证严格限制在290字以内随着科技的飞速进步特别是人脸识别技术的日益成熟其在宿舍管理领域的应用展现出巨大潜力。人脸识别技术能够准确识别个体身份提高宿舍管理的效率和安全性。通过设计并实现基于人脸识别技术的宿舍管理系统可以实现学生进出宿舍的自动化管理有效防止非授权人员进入同时减轻管理人员的工作负担。该系统能够记录学生的进出时间为宿舍管理提供数据支持。此外系统还能与现有学生信息管理系统无缝对接实现信息的实时更新和共享。选题符合信息技术发展趋势具有较强的实用价值和可行性能够为宿舍管理带来革命性的改变。二、对学生的特殊要求如需提前掌握的开发工具或者技术需提前掌握人脸识别算法原理及Python编程语言了解Django或类似后端框架以及Vue等前端技术。三、课题的主要内容本课题旨在设计并实现基于人脸识别技术的宿舍管理系统包括系统架构设计、人脸识别模块开发、学生信息管理模块开发、进出记录管理模块开发等。1.资料收集调研现有宿舍管理系统及人脸识别技术。2.系统设计进行需求分析设计系统架构及功能模块。3.系统实现开发人脸识别算法构建系统后端及前端界面。4.系统测试进行功能测试、性能测试及安全测试。四、课题任务要求包括功能要求和任务要求1.功能要求(1) 人脸识别登录与验证功能。(2) 学生信息管理功能包括信息录入、查询与修改。(3) 进出记录管理功能记录并查询学生进出宿舍的时间。2.任务要求(1) 完成需求分析与功能设计。(2) 实现系统各功能模块的开发与集成。(3) 进行系统测试确保功能完善、性能稳定。(4) 提交系统文档、源代码及测试报告。3.工作量要求数据库表的数量不少于8张累计字段不少于30个系统页面不少于10个。报告正文不少于45页。五、推荐参考文献不少于12篇至少包含2篇外文文献[1]. Information Technology - Data Management; Data on Data Management Reported by Researchers at Port Said University (Performance Evaluation of Iot Data Management Using Mongodb Versus Mysql Databases In Different Cloud Environments)[J]. Computer Technology Journal,2020.[2]Sutiah S,Supriyono S. Software testing on e-learning Madrasahs using Blackbox testing[J]. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,2021,1073(1).[3]Saurabh Rawat,Rajesh Kumar. Direct-Indirect Link Matrix: A Black Box Testing Technique for Component-Based Software[J]. International Journal of Information Technology Project Management (IJITPM),2020,11(4).[4]王恩慧. 基于EEG-fNIRS的情绪识别系统研究[D].吉林大学,2020.[5]张妍. 基于动态人脸表情相似度的情绪状态识别研究[D].东华大学,2022.[6]贺敏慧. 基于注意力神经网络的多模态情绪识别系统[D].广东工业大学,2022.[7]杨林,侯俊科.基于人工智能的情绪识别系统综述[J].网络安全技术与应用,2022(04):59-60.[8]姜建浩.基于情绪识别的远程老年人看护系统[J].医疗装备,2021,34(21):19-20.[9]钱甜甜,张帆.基于分布式边缘计算的情绪识别系统[J].计算机科学,2021,48(S1):638-643.[10]樊家良. 基于深度残差网络的老年人情绪识别系统[D].哈尔滨工业大学,2021.[11]董阔家. 脑电特征融合的情绪识别及负向情绪辅助干预系统设计[D].燕山大学,2021.[12]李铭. 基于时空双流网络的面部情绪识别系统研究与实现[D].辽宁大学,2021.[13]刘孟喆. 基于生理信号的情绪识别及其在手功能康复训练中的应用研究[D].上海师范大学,2021.[14]吴乔域. 基于跃层注意力机制的轻量化卷积神经网络的情绪识别方法和系统研究[D].浙江大学,2021.[15]王清波,虞成,陈天笑,杨攀,高云,袁杰.基于OpenVINO的情绪识别反馈康复训练系统设计[J].中国医学装备,2021,18(01):102-105.