群体课堂专注度分析、考试作弊系统、动态点名功能的Qt Demo，使用多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术
- Python 3.7
- PyQt5
- Pytorch1.8.1
- 更多可参考requirements.txt文件
- 人脸识别功能要使用gpu需要自己编译gpu版的dlib
- 最好用有gpu的设备运行嗷，没有gpu可能需要自己在项目里改
pip install -r requirements.txt从百度云（提取码：uk26） 下载smart_classroom_demo项目的权重文件放置到weights文件夹下。
视频是实时检测和播放的，可以选择视频文件或rtsp视频流作为视频源，视频通道下摄像头以外的选项在resource/video_sources.csv文件里设置。
静默活体检测，照片不能用来注册
学生面向摄像头完成签到，可以多人同时进行签到
