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【24h】

A face recognition-based attendance system.

机译:基于人脸识别的考勤系统。

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摘要

The current project presents the development of a face recognition system, which is used in an educational setting to monitor student attendance in the classroom. A scale invariant feature transformation (SIFT) algorithm is implemented to extract key feature points from a student's image. These key points are matched with features already saved in a student database to match and identify each student. After the student faces are matched, a text message is sent via a GSM modem to the mobile phone of an authorized person, such as a parent, informing them about the student's presence in the classroom. Experimental validation and successful demonstration of the system is performed through the recognition and matching of different student faces.
机译:当前项目介绍了人脸识别系统的开发,该系统在教育环境中用于监视教室中的学生出勤情况。实施尺度不变特征变换(SIFT)算法以从学生的图像中提取关键特征点。这些关键点与已经保存在学生数据库中的功能相匹配,以匹配和识别每个学生。在学生面部被匹配之后,文本消息通过GSM调制解调器发送到授权人员(例如父母)的手机,以告知他们有关学生在教室中的身影。通过识别和匹配不同学生面孔来进行系统的实验验证和成功演示。

著录项

  • 作者单位

    California State University, Long Beach.;

  • 授予单位 California State University, Long Beach.;
  • 学科 Electrical engineering.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2016
  • 页码 46 p.
  • 总页数 46
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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