SAMS

샘

실시간 얼굴 인식 시스템을 사용하는 스마트 출석 관리 시스템을위한 데스크탑 GUI

스크린 샷

GUI :

새로운 학생 추가 :

추가 1	추가 2

추가 -3	추가 -4

학생의 출석 업데이트 :

인상	Excel 시트

설계

이 프로젝트에는 2 개의 모듈이 있습니다.

첫 번째, 새로운 학생을 시스템에 추가하는 '학생 추가'모듈. 이미지는 웹캠을 통해 촬영됩니다. Image의 이진 데이터는 GUI Frontend 아키텍처에서 로컬 서버를 통해 백엔드 아키텍처로 전송되며, 이는 응용 프로그램이있는 로컬 디렉토리 (자산)에 '.jpeg'형식으로 파일을 저장하는 데 도움이됩니다. 그런 다음 모든 이미지는 자산 폴더에서 하나씩로드 된 다음 128D면 인코딩은 Python의 OpenCV 라이브러리를 통해 결정됩니다.

두 번째로, '참석'모듈은 주로 프로젝트의 목표를 달성하는 데 책임이 있습니다. 즉, 웹캠의 라이브 서버에서 이미지를 수신 한 다음 OpenCV의 다른 인버 리트 알고리즘을 사용하여 얼굴이 감지되며 128D 인코딩은 계산되고 계산 된 얼굴 인코딩은 인코딩과 비교됩니다. 그런 다음 Excel 시트는 식별 된면의 필요한 롤 번호에 따라 업데이트됩니다.

마지막으로,이 두 모듈은 함께 병합되었고, 요구 사항이 올바르게 설치되고 경로가 올바르게 지정된 경우 실행 가능한 크로스 플랫폼 IEX, Linux 및 Windows를 사용하는 Python의 EEL 라이브러리를 사용하여 실행 가능한 응용 프로그램으로 패키지를 사용했습니다. 이 최종 시스템은 웹 브라우저에서도 사용할 수 있습니다.

패키지 구조

 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
|______________________   

설치

저장소를 복제하고 요구 사항을 설치하십시오.

git clone https://github.com/saket13/SAMS
cd path_to_SAMS
pip3 install requirements.txt

enverance.py 파일을 수정하고 프로젝트 파일의 경로를 넣으십시오.

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 

용법

루트 모드에서 코드를 실행합니다 (OpenCV 필요) :

 python3 attendance . py ( In Web Browser Mode )

신입생을 등록한 후

Press CTRL + C to stop and 
run python3 attendance.py again to train new faces

출석을 위해

Run code in root mode and
Click On ' Take Attendance ' Button 

미래의 아이디어와 토도

• Cloud에 완전히 배포 -AWS, Azure 또는 GCP

• 이미지는 똑바로 세워야하며 단일 얼굴 만 있어야합니다. 옆으로 옵션을 추가하십시오.

• 관리자 용 대시 보드를 만듭니다

기여

풀 요청을 환영합니다. 주요 변경 사항을 위해 먼저 문제를 열어 변경하고 싶은 것을 논의하십시오.

테스트를 적절하게 업데이트하십시오.

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