リアルタイムのフェイス認識システムを使用したスマート出席管理システム用のデスクトップGUI
GUI:

新しい学生の追加:
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| ADD-1 | ADD-2 |
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| ADD-3 | ADD-4 |
学生の出席の更新:
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| テイクアテナンス | Excelシート |

このプロジェクトには2つのモジュールがあります。
最初の1つは、システムに新しい生徒を追加する「学生を追加」モジュールです。画像はウェブカメラから撮影されます。 Imageのバイナリデータは、GUI Frontendアーキテクチャからローカルサーバーを介して、アプリケーションが住んでいるローカルディレクトリ(アセット)の「.jpeg」形式でファイルを保存する責任があるバックエンドアーキテクチャに送信されます。次に、すべての画像がAssetsフォルダーから1つずつロードされ、128-DのフェイスエンコーディングがPythonのOPENCVライブラリを介して決定されます。
2番目の「Take Ontestion」モジュールは、プロジェクトの目的を主に満たす責任があります。つまり、Webカメラのライブサーバーから画像を受信し、OpenCVのさまざまな組み込みアルゴリズムを使用して顔を検出し、その後、計算された顔のエンコーディングを計算します。そして、Excelシートは、識別された顔の必要なロール番号にそれに応じて更新されます。
最後に、これらのモジュールの両方が統合され、実行可能なクロスプラットフォームIEE UNIX、Linux、WindowsであるPythonのEELライブラリを使用して実行可能なアプリケーションにパッケージが統合され、要件が正しくインストールされ、パスが正しく指定されています。この最終システムは、Webブラウザでも使用できます。
SAMS App # Root Package (ZIP Format)
.
├── Contains
│ ├── Assets # Images of the new students a/c to roll no captured for training
│ ├── Web # All the front end files
│ └── attendance.py # Python code for establishing server and doing OpenCV work
| └── requirements.txt # Requirements file
|______________________
リポジトリをクローンし、要件をインストールします。
git clone https://github.com/saket13/SAMS
cd path_to_SAMS
pip3 install requirements.txtaenters.pyファイルを変更し、プロジェクトファイルのパスを配置します。
DIRECTORY_PATH = ' /Users/saket/Downloads/SAMS/ ' # Put here the PROJECT DIRECTORY PATH
IMAGE_DIRECTORY_PATH = ' /Users/saket/Downloads/SAMS/assets/ ' # Put here the ASSESTS FOLDER PATH ルートモードでコードを実行します(opencvが要求します):
python3 attendance . py ( In Web Browser Mode )新しい学生を登録した後
Press CTRL + C to stop and
run python3 attendance.py again to train new faces出席するために
Run code in root mode and
Click On ' Take Attendance ' Button クラウドに完全に展開する-AWS、Azure、またはGCP
画像は直立していて、片面である必要があります。横向きのオプションも追加します。
管理者用のダッシュボードを作成します
プルリクエストは大歓迎です。大きな変更については、最初に問題を開いて、何を変えたいかを議論してください。
必要に応じて、必ずテストを更新してください。
助けが必要な場合は、私とつながることができます。
ご覧ください:-saketsaumya.info
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