FaceAttend

顔認識ベースの出席システム

ここで作業する詳細プロジェクト... https://www.youtube.com/watch?v=0Adsrsf_mhw&t=9s

プロジェクトには、FlaskとPython3を使用して開発された2つのWebAppが含まれています（http://flask.pocoo.org/）

使用されるデータベース：MySQL Community Edition。

フェイスの再認知のために、私はageitgeyによってpython3 "face_recogntion"を使用しました。このモデルの精度は、野生のベンチマークのラベルのある面で99.38％です。

スプーフィング検出のために、私は最後のレイヤーを再トレーニングすることによりTensorflow Inceptionモデルを使用して、画像内の携帯電話を検出できるようにしました。

Excelを生成および管理するには、XLRXとXLRDとPANDASを使用しました。

電子メールの送信には、Flask-Mailを使用しました。（https://pythonhosted.org/flask-mail/）

管理サイトの依存関係：フラスコ、mysqlclient、sklearn、numpy、scipy、枕、dlib、face_recognition

教師サイト依存関係：flask_bootstrap、pytz、xlsxwriter、pandas、flask_mail、tensorflow、xlrd

このプロジェクトには主に2つのWebAppがあります。

コンセプト全体は、大学または学校管理者への入学時にあり、生徒の名前のメールアドレスなどの詳細を登録し、各生徒のトレーニングデータをロールIDを入力して正面の顔のスナップを作成する必要があります。管理者は、このサイトを使用して教師を登録することもできます。

現在、教師のサイトを使用して（教師が実際にクラスに参加するときに使用されます）、先生は最初にログインする必要があり、次に出席タブをクリックした後、教師が電話を生徒に渡すのでバックボタンはありません。

学生は、スナップENTERクラスとロールIDをクリックしてENTERを押して、アタンダンスをマークする必要があります。

その後、顔認識でスプーフィング攻撃の問題があります。つまり、誰かが携帯電話を通して誰かの顔のイメージを見せて、私たちのウェブアプリをだまし、存在していない友人の出席者をマークします。

しかし、Tensorflowを使用してこの問題を解決しました。Inceptionをトレーニングして画像で携帯電話を検出することにより、学生がスナップをクリックするとすぐにそのモデルを使用しました。 Inceptionの最後のレイヤーを再訓練するために、携帯電話の200枚の画像を使用し、最後の層を再訓練するためにTensorflowに供給しました。これを行うには、https：//codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/#0に従って、200枚をダウンロードして、Fatkun-batch-download Chrome拡張機能を使用します。

学生の部分が完了した後になりました。その後、教師は再度ログインしてから、レポートのタブに移動して出席を確認できます。ここに、私が与えたいくつかのオプションがあります。

教師が今日の出席を見たい場合は、日付と時刻を選択して出席を確認してください。また、AttestaceシートをExcelの形でダウンロードし、教師が必要とした場合に変更を加えた後に再度再アップロードするオプションもあります。また、教師は講義の総出席者を見ることができます。特定のクラスの各学生がこれまでに参加した講義の数を分析できるように。

追加の機能の1つは、教師がクラスを選択して送信メールボタンをクリックすることで、すべての親と生徒にマークされた出席者のために電子メールを送信できることです。