Smart attendance management system using face recognition
Yüz tanıma tabanlı akıllı yoklama yönetim sistemi
- Tez No: 774941
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK ARICIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Yüz Tanıma, dijital kamerayla elde edilen görüntü veya videolardan insan yüzlerini algılayan, izleyen, tanımlayan ve doğrulayan bir bilgisayar uygulamasıdır. Katılım yönetimi, manuel olarak ele alındığında eğitimciler üzerinde önemli bir yük olabilir. Sorunu çözmek için akıllı ve otomatik katılım yönetim sistemi kullanılıyor ve dijitalleştirilir. Gerçek Zamanlı Yüz Tanıma ile Akıllı Katılım, öğrenci devam sistemini gerçek zamanlı olarak optimize etmeye yardımcı olabilecek kapsamlı bir çözümdür. Yüksek tanımlı monitör görüntülerine ve diğer bilgi teknolojilerine dayalı yüz biyometrisini kullanarak yoklama toplamak için bir öğrencinin yüzünü tanıma tekniği, yüz tanıma tabanlı bir devam sistemi olarak bilinir. Bu mimari, vekillerin ve öğrencilerin, olmasalar bile var sayılması sorununu ele almayı kolaylaştırır. Yukarıda bahsedilen deneysel sertifika sayesinde, gerçek zamanlı video işlemeye sahip yüz tanıma devam sistemi, öğrencilerin zaman ve devam kontrol sistemindeki görevlerini uygun bir şekilde yerine getirebilir, karmaşık adlandırma olgusunu büyük ölçüde azaltabilir, sınıf verimliliğini önemli ölçüde artırabilir ve çok önemli bir rol oynayabilir, zaman ve devam sisteminin gelişimine rehberlik etme rolü. Yüz tanıma yeteneğini geliştirmek için çok sayıda algoritma ve yöntem keşfedilmiştir, ancak bu durumda kullanılacak fikir derin öğrenmedir. Öğrencilerin devamları için yüzlerinin hızlı bir şekilde tanımlanabilmesi ve yoklama veritabanının hızlı ve otomatik olarak güncellenebilmesi için video karelerinin fotoğraflara dönüştürülmesine yardımcı olur. Bu teknoloji tarafından kullanılan gerçek zamanlı video akışı, katılımı kaydetme amacına hizmet eder. OpenCV, videodan kareleri çıkarmak için kullanılır. Bu tür bir sistemin dlib'i kullandığı yüz algılama ve yüz tanıma, birincil uygulama görevleridir. Bunu takiben, öğrencilerin yüzlerini içeren veri tabanı ile tanımlanan yüzlerin karşılaştırılması mümkün olmalıdır. Bu model, öğrenci katılımını yönetmek için etkili bir yaklaşım olacaktır. Bu tez, esas olarak, yollara odaklanmak için dört yön belirlemektedir: yüz tanıma sisteminin gerçek kayıt doğruluk oranı, gerçek zamanlı video işleme ile yüz tanıma katılım sisteminin tekdüzeliği, gerçek zamanlı video işleme ile yüz tanıma devam sisteminin okuldan kaçma oranı ve yüz tanıma katılım sisteminin arayüz ayarları.
Özet (Çeviri)
A computer program called Face Recognition that detects, tracks, identifies and verifies human faces from images or videos obtained with a arithmetical pictorial camera. Management of attendance can be a substantial responsibility on educators if it is handled manually. A smart and auto-attendance management system utilizing to address the issue. Smart Attendance with Real-Time Face Recognition comprehensive solution that can assist with optimizing the student attendance system on a real-time footing. The technique of recognizing a student's face for collecting attendance using facial biometrics based on high-definition monitor footage and other information technology is known as a face recognition-based attendance system. This architecture makes it straightforward to discourse the problem of proxies and absent students being counted as present. Concluded the aforementioned experimental certification, the face recognition attendance system with real-time video processing can expediently accomplish the tasks of students in the time and attendance check-in system, drastically reduce the complicated nomenclature phenomenon, significantly increase class efficiency, and performing crucial function guiding the development of attendance system. Abundant algorithms and processes have been discovered to enhance facial recognition ability, however, deep learning is the notion executing in this circumstance. It assists in turning the video frames into photos so that the student's faces can be quickly identified for their attendance and the attendance database can be promptly and automatically updated. The real-time video stream used by this technology provides the intention of recording attendance. OpenCV is devised in deriving video frames. Face detection and face recognition— Both uses dlib for—are the primary implementation tasks. Following that, the comparison of identified faces with the database containing students' faces should be possible. This model will be overseeing student attendance. This thesis essentially sets four directions to focus on ways: the face recognition system's actual registration accuracy rate, the uniformity of the face recognition attendance system with real-time video processing, the face recognition attendance system's truancy rate with real-time video processing, and the face recognition attendance system's interface settings.
Benzer Tezler
- Bluetooth based mobile automatic class attendance management system
Bluetooth tabanlı mobil otomatik sınıf yoklama yönetim sistemi
MEHTAP YÜCEİLYAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFİK SAMET
- RFID teknolojisi kullanarak kampüs harcama sistemlerinin tasarlanması ve uygulanması: Üniversite örneği
Designing and implementation of campus expenditure system using RFID tecnology: University example
MURAT EMÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İşletmeDokuz Eylül ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VAHAP TECİM
- Mini bilgisayarların akıllı kart sistemleri için tasarlanması ve uygulanması: Üniversite örneği
Design and implementation of mini computers for smart card system applications: University example
MUSTAFA YURTSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilim ve TeknolojiDokuz Eylül ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VAHAP TECİM
- Uzman sistemler ve insan kaynakları yönetiminde bir uygulama
Export system and a export system approach in human resources
ÖZLEM VİDİN
- Yakın alan iletişimi (NFC) ile kampüs öğrenci otomasyonu
On campus student automation with near field communication (NFC)
YILMAZ YOLCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ŞAHİN