Przegląd Elektrotechniczny

Najstarsze czasopismo elektryków polskich. Ukazuje się od 1919 roku.

strona w języku polskim english page



Numer: 05/2024 Str. 244

Autorzy: M.A.P. Manimekalai , Esther Daniel , Mary Neebha , K. Muthulakshmi , Ryan Jess-C , S. Raguram :

Tytuł: Inteligentny system rozpoznawania twarzy wykorzystujący konwolucyjne sieci neuronowe

Streszczenie: Zautomatyzowany system obecności na zajęciach wykorzystujący konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) to obiecująca technologia usprawniająca zarządzanie frekwencją w instytucjach edukacyjnych, miejscach pracy i innych organizacjach. System ten wykorzystuje model głębokiego uczenia się oparty na CNN do wykrywania i rozpoznawania twarzy na obrazach zarejestrowanych przez kamerę. Przechwycony obraz jest wstępnie przetwarzany przy użyciu różnych technik, takich jak wykrywanie twarzy, ekstrakcja i normalizacja w celu wyodrębnienia rysów twarzy. Wyodrębnione cechy są następnie przechowywane w bazie danych działającej w czasie rzeczywistym i wykorzystywane do uczenia modelu CNN w zakresie dokładnego rozpoznawania twarzy poszczególnych osób. System może skutecznie obsługiwać różne warunki oświetleniowe i stawiać różne pozycje w celu rozpoznawania osób. Proponowana metoda zapewnia szybkie i dokładne podejście do zarządzania frekwencją, które może znacznie zmniejszyć wysiłek i błędy wykonywane ręcznie i dokładne podejście do zarządzania frekwencją, które może znacznie zmniejszyć wysiłek i błędy wykonywane ręcznie.

Słowa kluczowe: frekwencja, CNN (konwolucyjne sieci neuronowe), obrazy twarzy, ekstrakcja, IoT (Internet rzeczy).

wstecz