【摘 要】
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随着计算机信息多媒体技术的发展,出现了大量对中小学儿童感兴趣的电视节目、电影、电子游戏,它们有很大的吸引力,孩子很容易沉溺其中。与此同时,教育视频大多数都比较乏味,
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随着计算机信息多媒体技术的发展,出现了大量对中小学儿童感兴趣的电视节目、电影、电子游戏,它们有很大的吸引力,孩子很容易沉溺其中。与此同时,教育视频大多数都比较乏味,孩子观看的兴趣比较低,无法充分利用网上的海量视频教育学习资源。为了管控孩子有节制地使用家庭电子娱乐设备,督促孩子观看有益的教育学习视频,本文提出并实现了一种智能监控终端,能管控孩子有节制地使用家庭娱乐设备(如电视机顶盒、wifi、电脑等);督促孩子观看有益教育学习视频,并对此奖励使用一定的电子娱乐设备时间。为了使孩子在家在校有良好的学习与生活表现,本智能监控终端根据孩子在家在校的表现,采取激励机制,增加孩子学习动力与养成良好生活习惯。本智能设备主要采用基于深度学习的开源人脸识别技术来实现关键功能,本文介绍了人脸检测、基于深度学习的人脸提特征、人脸匹配的原理与实现方法。针对人脸检测在嵌入式系统运行的比较慢的情况,通过基于传统方法与基于深度学习方法,用这两种方法联级检测,以加快检测图中人脸位置信息的速度。针对开源人脸识别库精度不足,无法满足商用要求,通过增加人脸底图及其特征向量均值处理,以提高人脸识别精度。针对孩子有可能出现的作弊情况(如使用照片绕开人脸识别系统),使用了一种人脸特征点相对位置变化监测的人脸活体检测方法。在基于ARM的RK3288芯片上,直接在终端上实现人脸识别的功能,而不用连接云端识别。在这个嵌入式平台上,实现了基于人脸识别的的儿童行为管理智能终端的硬件平台和软件系统设计与开发。经过了充分的功能性测试、人脸识别精度与性能测试、系统稳定性测试,本智能终端达到了良好的预期效果。
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