Facial Recognition-Based Computer Lab Attendance Checking System: A case Study of The Faculty of Computer Science, Ubon Ratchathani Rajabhat University ระบบเช็คชื่อเข้าห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ด้วยการรู้จำใบหน้า: กรณีศึกษา คณะวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏอุบลราชธานี
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This article presents the study of face detection and recognition using the face_recognition library. For face detection, it employs the HOG (Histogram of Oriented Gradients) and Linear SVM (Support Vector Machine) techniques, while for face recognition, it utilizes the technique of comparing the similarity between two faces using the Euclidean distance function. In the experiment, the faces of 20 individuals from the Labeled Faces in the Wild (LFW) database are used, employing the 20-way-1-shot and 20-way-3-shot experimental setups. The experimental results show an average face distance of 0.403508846 and 0.412437762, respectively, indicating a very slight difference. Additionally, the face recognition accuracy is reported as 100% when applied to a student attendance checking system in a computer laboratory. The accuracy of student attendance checking is reported as follows: correct attendance is 83.33%, incorrect attendance is 0%, and unknown attendance (unrecognized students) is 16.67%. The developed system is in the form of a web application.
Article Details
References
สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์. (2565). การพิสูจน์ และยืนยันตัวตนด้วยระบบไบโอเมตริก. https://dmcrth.dmcr.go.th/attachment/dw/download.php?WP=nKq4MUN4oGu3ZHkCoMOahKGtnJg4WaN2oGu3BHj1oH9axUF5nrO4MNo7o3Qo7o3Q
MKT Admin. (2566). AI FACE RECOGNITION คืออะไร เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าในยุค 2023. https://www.success-network.co.th/what-is-ai-face-recognition-2/
ณัฐรีพรรณ นิทธยุสกุลโชติ. (2563). การเปรียบเทียบเทคนิคจดจำใบหน้าเพื่อใช้งานกับระบบบันทึกเวลาเข้างานด้วยกล้องถ่ายภาพความร้อน. [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต]. สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
จรรยา สายนุ้ย, นันทิกา จันทร์แก้ว และ ฮุสนานี อุเซ่ง. (2564). ต้นแบบระบบลงทะเบียนเพื่อเข้าร่วมงานอบรม/สัมมนาโดยประยุกต์ใช้การยืนยันตัวตนด้วยใบหน้า. วารสารวิชาการการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ, 7(2), 40-50.
เกรียงศักดิ์ ตรีประพิณ ภัคภัทร นาอุดม และ ไพชยนต์ คงไชย. (2561). การพัฒนาระบบตรวจสอบนักศึกษาเข้าเรียนด้วยวิธีการรู้จำใบหน้า. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี, 20(2), 92-105.
พิชญา จตุรวัฒน์ ภาสินี พงศ์มานะวุฒิ และ มานพ พันธ์โคกกรวด. (2560). การพัฒนาระบบบันทึกเวลาเรียนด้วยการตรวจจับและรู้จำใบหน้า. วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศลาดกระบัง, 5(1), 1-11.
saixiii. (2560). Flask คืออะไร. https://saixiii.com/python-flask-web-application/
Geitgey, A. (2017). Face Recognition. https://github.com/ageitgey/face_recognition
Dalal, N., & Triggs, B. (2005, June 20-25). Histograms of Oriented Gradients for Human Detection. In 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05). San Diego, CA, USA. doi: 10.1109/CVPR.2005.177
Hung, B.T. (2021). Face Recognition Using Hybrid HOG-CNN Approach. Research in Intelligent and Computing in Engineering. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1254. 715-723.
doi: https://doi.org/10.1007/978-981-15-7527-3_67
เชี่ยวชาญ ยางศิลา. (2566). แอนดรอย์แอปพลิเคชันสำหรับจดจำและตรวจสอบใบหน้าโดยใช้โมบายเฟซเน็ต. วารสารวิทยาการและเทคโนโลยีสารสนเทศ, 13(1), 1-9.
Fei-Fei, Li., Fergus, R., & Perona, P. (2006). One-shot learning of object categories. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 28(4). 594-611. doi: 10.1109/TPAMI.2006.79
Labeled Faces in the Wild. (n.d.) https://vis-www.cs.umass.edu/lfw/