Ulteriori informazioni
La frequenza degli studenti è un compito importante in classe. Quando viene fatta manualmente, generalmente spreca molto tempo produttivo della classe. Questa soluzione proposta per il problema attuale è attraverso l'automazione del sistema di frequenza utilizzando il riconoscimento del volto. Il volto è l'identificazione primaria per qualsiasi essere umano. Questo progetto descrive il metodo per rilevare e riconoscere il volto in tempo reale. Questo progetto descrive un algoritmo efficiente utilizzando un framework di elaborazione delle immagini open source noto come OpenCV. Il nostro approccio ha cinque moduli: rilevamento del volto, pre-elaborazione del volto, addestramento del volto, riconoscimento del volto e database delle presenze. Il database dei volti viene raccolto per riconoscere i volti degli studenti. Il sistema viene inizialmente addestrato con i volti degli studenti che sono noti collettivamente come database degli studenti. Il sistema utilizza un'interfaccia utente facile da usare per massimizzare l'esperienza dell'utente durante l'addestramento e il test, che consiste nel raccogliere le immagini degli studenti e nel prendere le presenze con il sistema. Questo progetto può essere usato per molte altre applicazioni in cui il riconoscimento dei volti può essere usato per l'autenticazione.
Info autore
El Sr. Ugadi Manikar y la Sra. Keerthana Goud Chennagoni son estudiantes graduados que cursan el cuarto año de BTech en el departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería Mecánica, FST, IFHE, ICFAI University.N. Thanuja Sri es un estudiante graduado que cursa el cuarto año de BTech en el departamento de Ciencias de la Computación del Sreenidhi Institute of Science and Technology, Hyderabad.
