การพัฒนาระบบบันทึกเวลาเรียนด้วยการตรวจจับและรู้จำใบหน้า

พิชญา จตุรวัฒน์, ภาสินี พงศ์มานะวุฒิ, มานพ พันธ์โคกกรวด

Abstract


การบันทึกเวลาเรียนโดยส่วนใหญ่มักจะใช้การเรียกชื่อเพื่อระบุตัวตนของนักเรียน ซึ่งหากมีนักเรียนจานวนมากจะทาให้เสียเวลา รวมทั้งอาจเกิดความผิดพลาดขึ้นได้ การศึกษาและพัฒนาระบบบันทึกเวลาเรียนด้วยการตรวจจับใบหน้าทาขึ้นเพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว เริ่มจากกระบวนการสร้างฐานข้อมูลรูปภาพ และการพัฒนาระบบในลักษณะเว็บแอพพลิเคชั่นเพื่อนาไปใช้งาน โดยใช้ Haar-Like Feature ในการตรวจจับใบหน้า และใช้ Local Binary Patterns Histogram ในการรู้จาใบหน้า โดยเบื้องต้นมีความแม่นยาของการรู้จาใบหน้าที่ 48% ซึ่งยังต้องปรับปรุงและพัฒนาต่อไปในอนาคต จากการทดสอบกับชั้นเรียนจริงพบว่าระบบนี้สามารถช่วยเป็นเงื่อนไขจูงใจให้ผู้เรียนมาเข้าชั้นเรียนได้ และระบบที่มีลักษณะเป็นเว็บแอพพลิเคชั่นยังสามารถใช้งานได้ง่ายโดยไม่จาเป็นต้องลงโปรแกรมเสริมอีกด้วย

Full Text:

PDF

References


R. Jafri and H.R. Arabnia, “A survey of face recognition techniques,” Journal of Information Processing Systems, vol. 5, No. 2, pp. 41-68, 2009.

A. Zeidan, A. Lehmann, and U. Trick, “WebRTC enabled multimedia conferencing and collaboration solution,” World

Telecommunications Congress, pp. 1-6, 2014.

H. Wang, B. Kang and D. Kim, "PFW: A Face Database in the Wild for Studying Face Identification and Verification in Uncontrolled Environment," 2013 2nd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition, Naha, 2013, pp. 356-360.

S. Loreto and S. Romano, “Real-Time Communications in the Web: Issues, Achievements, and Ongoing Standardization Efforts”, IEEE Internet Computing, Vol. 16, pp. 68-73, 2012.

C. Jennings, T. Hardie and M. Westerlund, “Real-time communications for the web”, IEEE Communications Magazine, vol.51, no.4, pp.20-26, 2013

G. Audin, “9 Advantages of WebRTC”, Mar.2014;http://www.networkcomputing.com/unified-communications/9-advantages-of-webrtc/a/d-id/1113301.

P. Edholm, “The Benefits of WebRTC”, Dec.2012;http://www.webrtcworld.com/topics/ from-the-experts/articles/319037-benefits-webrtc.htm

Lewis, M.B. and Ellis, H.D. (2003). “How we detect a face: A survey of the psychological evidence”. International Journal of Imaging Systems and Technology, 13, 3-7. DOI: 10.1002/ima.10040.

Jay P. Kapur, “Face Detection in Color Images,” [Online]. Available: http://web. archive.org/web/20090723024922/http:/geocities.com/jaykapur/face.html

Viola, Paul, and Michael J. Jones. "Robust real-time face detection." International journal of computer vision 57, no. 2 (2004): 137-154.

OpenCV Document, “Face Detection using Haar Cascades”, from OpenCV 3.1.0-dev documentation. [Online]. Available: http://docs.opencv.org/trunk/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html.

OpenCV Official website [Online], Available: http://www.opencv.org, 2015.

Ahonen T., Hadid A,; Pietikainen M., "Face Description with Local Binary Patterns: Application to Face Recognition," Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on , vol.28, no.12, pp. 2037-2041, 2006.

Jha, Abhishek. "Class Room Attendance System Using Facial Recognition System." IJMSTM, ISSN (2007): 2319-8125.

Fuzail, Muhammad, et al. "Face Detection system for Attendance of Class’ Students." International Journal Of Multidisciplinary Sciences And Engineering 5.4 (2014).

Kar, Nirmalya, et al. "Study of implementing automated attendance system using face recognition technique." International Journal of computer and communication engineering 1, no. 2 (2012): 100.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.