電子班牌之所以大火，主要源于“走班制”的需要：不同于傳統(tǒng)教學的固定化班級，走班制教學兼有固定的行政班與變動的學科教學班特點，教學過程中班級會頻繁變動。隨著“新課改”以及改革的推進，“走班制”教學成為常態(tài)，如何統(tǒng)籌學生選課、簽到考勤、教室占用成為普遍痛點。而通過智慧班牌系統(tǒng)，學生前往教室上課時，教室門口的攝像頭會自動進行身份識別并簽到或簽退。使得考勤更加規(guī)范，避免代簽發(fā)生，還能節(jié)約課堂時間，提升教學效率。

人臉圖像采集：不一樣的人臉圖像都能根據(jù)拍攝攝像鏡頭采集出來，例如靜態(tài)數(shù)據(jù)圖像、動態(tài)像、不一樣的部位、不一樣小表情等層面都能夠獲得非常好的采集。當客戶在采集機器設備的拍攝范疇內時，采集機器設備會全自動檢索并拍攝客戶的人臉圖像。 人臉檢測：人臉檢測在具體中關鍵用以人臉鑒別的預備處理，即在圖像中校準出人臉的部位和尺寸。人臉圖像中包括的方式特征十分豐富多彩，如條形圖特征、色調特征、模版特征、構造特征及Haar特征等。人臉檢測便是把這在其中有效的信息內容挑出，并運用這種特征完成人臉檢測。 流行的人臉檢測方式 根據(jù)之上特征選用Adaboost學習培訓優(yōu)化算法，Adaboost優(yōu)化算法是一種用于歸類的方式 ，它把一些較為弱的分類方法合在一起，組成更新的較強的分類方法。 人臉檢測全過程中應用Adaboost優(yōu)化算法篩出一些意味著人臉的矩形框特征(弱分類器)，依照權重計算的方法將弱分類器結構為一個強分類器，再將訓煉獲得的多個強分類器串連構成一個聯(lián)級構造的堆疊分類器，合理地提升 分類器的檢驗速率。

人臉鑒別被覺得是生物學特性鑒別行業(yè)乃至人工智能技術行業(yè)艱難的課題研究之一。人臉鑒別的艱難主要是人臉做為生物學特性的特性所產(chǎn)生的。 相似度 不一樣個體中間的差別并不大，全部的人臉的構造都類似，乃至人臉的構造外觀設計都很類似。那樣的特性針對利用人臉開展定位是有益的，可是針對利用人臉區(qū)別人們個體是不好的。 多變性 人臉的外觀設計很不穩(wěn)定，人能夠根據(jù)面部的變化造成許多小表情，而在不一樣觀查視角，人臉的視覺效果圖象也相距非常大，此外，人臉鑒別還受陽光照射標準（比如大白天和夜里，房間內和戶外等）、人臉的許多遮住物（比如防護口罩、太陽眼鏡、秀發(fā)、胡子等）、年紀等各個方面要素的危害。 在人臉鑒別中，類的變化是應當變大而做為區(qū)別個體的規(guī)范的，而第二類的變化應當清除，由于他們能夠意味著同一個個體。一般稱類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內變化（intra-class difference）。針對人臉，類內變化通常超過類間變化，進而使在受類內變化影響的狀況下利用類間變化區(qū)別個體越來越出現(xiàn)異常艱難。