摘要
学生到课率是评估教学质量和学生学习状态的重要指标之一。
传统的课堂点名方式效率低下且易受主观因素影响，因此，利用技术手段实现自动化、高效、准确的学生到课率检测系统成为必然趋势。
本文回顾了学生到课率检测系统的研究现状，首先介绍了人脸识别、深度学习等相关概念，并在此基础上，从基于传感器、基于图像处理和基于生物特征识别等方面，对现有的学生到课率检测系统进行了分类阐述，分析了各种方法的优缺点。
接着，重点介绍了基于人脸识别的学生到课率检测系统的关键技术，包括人脸检测、人脸识别、活体检测等，并对不同方法的性能进行了比较分析。
最后，对学生到课率检测系统的未来发展趋势进行了展望，认为基于多模态融合、边缘计算等技术的系统将成为未来的研究热点。
关键词：学生到课率检测；人脸识别；深度学习；生物特征识别；课堂考勤
学生到课率是反映学生学习态度和课堂教学效果的重要指标之一。
传统的课堂点名方式存在着效率低下、易出错、易作弊等问题，已经无法满足现代化教学管理的需求。
随着信息技术的快速发展，利用技术手段实现自动化、智能化的学生到课率检测系统成为可能。
近年来，人脸识别、深度学习等技术的进步为学生到课率检测系统提供了新的思路和方法。
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