XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemATTENDANCE
参加活动：实时出勤系统
摘要。参加活动旨在简化和增强传统的学生出勤过程，这通常很耗时，并且容易出现手动输入错误。通过利用面部识别技术，该项目可以自动出勤记录，使教师绕过手动验证并提高课堂管理的效率。使用烧瓶全栈框架构建，Actishease集成了Google Sheeps API，以实时存储和跟踪出勤数据，从而提供了可访问且有组织的记录保存系统。此外，该项目还托管在GitHub上，促进了版本控制和协作项目管理。这种创新的方法不仅可以最大程度地减少出勤时间的时间，还可以确保更高的教育机构准确性和可访问性。该系统具有提高行政效率的巨大潜力，可以作为不同组织环境中类似应用的模型。
通过AI
背景：随着技术的快速发展，越来越需要将这些创新纳入教育，尤其是在出勤跟踪中。传统方法（例如滚动调用）效率低下，容易出错，并且不适合大型类别。计算机视觉（人工智能（AI））的一部分，利用机器学习和神经网络从数字图像和视频中提取有价值的信息，以帮助知情的决策。方法：本研究采用计算机视觉，AI的子集，使用OpenCV库来开发学生面部识别系统。该系统在上课期间捕获并分析学生的图像，并自动记录出勤率。进行了实际的课堂实验，以评估系统的有效性和准确性。结果：学生面部识别系统已通过在识别学生中达到92％的准确率来证明其价值，平均处理时间为每名学生10秒。这种效率和准确性水平可以显着增强教育机构的出勤跟踪过程。结论：总而言之，面部识别系统具有改善出勤跟踪的希望，但它也提出了需要仔细考虑的重要数据隐私和道德问题。尽管面临这些挑战，但该系统在教育中改变出勤跟踪的潜力是乐观的原因。未来的研究应解决这些问题，并探讨该技术在教育方面的广泛潜力。关键字：人工智能，OPENCV，面部识别，班级出勤跟踪，计算机视觉。
人工智能小时考勤记录系统
1. 引言 人脸被认为是世界上识别和与其他人交谈的主要关键。面部特征对于其他行业来说是独一无二的。人类根据颜色、鼻子、眼睛、耳朵等多种因素来区分特定的人脸；但是对于计算机来说，分析数据很困难，因此我们可以使用计算机视觉的概念。使用计算机视觉技术识别计算机中的人体特征的目的。科学家们在 90 年代中期开始研究计算机识别人脸，因为它在人脸识别上的广泛应用一直受到研究人员的关注。近年来，我们观察到人脸识别技术发生了显著变化，因为可用的生物识别方法，这是最不引人注意的技术。人脸识别实现了许多算法规则，算法本身具有优势和能力。
使用 RFID 的基于物联网的考勤跟踪系统
除了上述所有缺点之外，最常见的缺点是所有这些方法都需要额外的设备。已经开发了一个系统来解决这些缺点。所提出的系统的主要优点是使用灵活，无设备成本，不浪费时间，易于访问[6]。课堂考勤系统基于人脸识别技术，结合RFID技术。它有效地实现了课堂上学生的身份确认。通过算法的实时测试，它完全满足了课堂上出勤时间的要求，降低了课堂的出勤成本，并有效地解决了签名问题等问题[7]。对于Web服务器平台，使用XAMPP软件。XAMPP是具有完整PHP，Apache和MySQL Web开发环境的软件。XAMPP软件是一个免费的开源Web服务器，用于本地开发基于Web的应用程序。SQL是一种专用编程语言，旨在管理关系数据库管理系统中保存的数据。XAMPP中的mySQL工具是PHPMyAdmin。要将唯一ID存储在学生证中，需要mySQL。在 mySQL 中，创建了四张表，包括教职员工表、学生表、学生出勤表和学生成绩表 [8]