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学生夜不归寝，辅导员该如何应对？

学生安全一直是学校备受关注的一个问题，查寝是很多辅导员和老师必不可少的 一项工作，辅导员和老师敲门进入寝室，校园考勤，拿着花名册点名，然后让学生签字，如此传统的查寝方式不仅耗时耗力，而且会给学生造成一种很不好的体验，给人一种被管着的感觉，限制了自由。

“签到荚”所提供的自动刷脸***考勤技术，辅导员或老师仅需在手机上设置好点名时间，校园人脸识别考勤软件，并将点名时间通知学生，学生每天到时间就在各自的手机上签到，辅导员或老师在家里也能知道学生在寝的情况，既不需要担心学生不在学校签到，也不需要担心代签，智慧校园考勤，更不需要每天跑学生寝室，甚至不需要自己记得按时点名，签到荚校园考勤app，从此实现了普查学生回寝状态，大大减少了跑学生寝室的次数，学生也有了更多的自由时间。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。


迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

人脸与***的其它生物特征（***、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；

并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；

除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

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