XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出勤
图书馆出勤率的面部介绍基于开放的计算机视觉Ikmal 1*，A。Irmayani Pawelloi 2，Masnur 3
1 *，2，3节目studi teknik Informatika，穆罕默迪亚大学，印度尼西亚穆罕默迪亚（Muhammadiyah Preepare） *电子邮件：ikmallukman0@gmail.com摘要：摘要：传统的出勤方法，包括手动学生签名，包括时间耗费时间，并在图书馆长期排队。这项研究的目的是开发快速有效的图书馆出勤系统。本研究使用Python编程语言和Visual Studio代码应用程序采用定性方法。Web应用程序开发将采用面部识别技术的图书馆出勤系统，并具有以下功能：登录菜单，出勤菜单，学生菜单和识别菜单。此出席系统加快了速度，并简化了图书馆学生的服务过程。
RFID 和物联网技术在学校考勤中的应用
摘要：本研究讨论了 RFID（射频识别）和 IoT（物联网）技术在学校考勤系统中的应用，旨在提高学生考勤记录的效率和准确性。该系统允许学生通过将 RFID 卡靠近考勤设备来自动记录出勤情况，考勤设备随后将考勤数据存储在内存中并通过 IoT 连接将其发送到服务器。其他功能（例如限制出勤时间的计时器）可以更好地控制学生迟到。研究结果表明，该系统能够快速准确地记录出勤情况，使用电池时具有相当好的 9 小时运行续航能力。尽管数据存储容量有限，但该系统对于学生人数适中的学校来说仍然是有效的。该技术的实施在提高教育环境中的出勤管理效率和数据准确性方面显示出巨大的潜力。
教育领域的基于人工智能的面部识别和检测技术
在当今快节奏的世界中，各种系统中自动化和效率的需求已变得至关重要。这样一个领域是出勤管理，该领域传统上依靠手动或基于卡的方法，这两者通常都耗时且容易出现错误。这些方法可能导致不准确，管理不善或操纵出勤记录。此外，诸如代理出勤率（其他人代表他人的出勤率）之类的问题进一步使过程变得复杂。随着AI和计算机视觉技术的兴起，这些问题现在可以通过自动化和安全的解决方案有效地解决。基于AI的出勤系统，由面部识别技术提供支持，为这些问题提供了更有效，准确和防篡改的解决方案，从而确保了出勤跟踪的透明度和可靠性。该项目旨在开发这样的系统，以利用面部识别来准确识别个人并实时记录其出勤率，从而降低与传统方法相关的风险。
使用基于机器学习的识别系统
摘要 - 手动跟踪教室出勤，这是一种备受推崇的传统方法，由于其对错误和效率低下的敏感性而提出了重大挑战。这些限制不仅消耗了宝贵的教师时间，而且损害了学术记录的准确性，从而影响了学生参与和表现的评估。回答这个问题，我们提出了一种使用基于机器学习的识别系统自动化课堂出勤的方法。这项研究旨在提高教育环境中出勤跟踪的准确性，效率和可靠性。我们研究的核心在于系统的设计和实施，阐明体系结构，数据流和集成到课堂环境中。我们的分析结果表明该系统可以跟踪出勤率的能力，同时提供有关其性能指标的准确信息。我们还深入研究了在课堂上实施此类技术的道德和实际考虑。通过使用基于机器学习的识别来自动化该过程，教育机构可以提高其运行效率，降低错误，并最终提供更有生产力的学习环境。我们的研究为教育研究和技术进步的未来途径打开了大门。关键字 - 自动出勤，出勤跟踪，面部识别，机器学习，课堂技术
LANC2058 课程大纲.docx
VII. 学生责任 学生有责任了解并遵守与参加本课程相关的所有大学学术规定。这些规定具体包括出勤要求和学生学术行为准则。 学术诚信 大学希望学生以最高的学术诚信对待学术活动。请参阅本科生学术规定。 添加和删除 希望删除或添加课程的学生应查看本科生学术规定。 出勤 苏丹卡布斯大学对学生出勤有明确的要求，详见本科生学术规定。 评估和评分
B.Arch 课程 - 2017 年修订后的教学大纲
每位教师必须保留每学期的“出勤和评估记录”，包括每门理论课/理论兼工作室课/工作室课的出勤情况、评估分数和课堂作业记录（涵盖的主题），分别记录教师负责的每门课程。应定期（每学期至少三次）向系主任提交此记录，以检查课程覆盖范围以及评估分数和出勤记录。系主任将在核实后签字并注明日期。学期结束时，系主任应核实记录，并妥善保管此文件（十年
媒体与社会中的人工智能
• 2022 年秋季，讲座将采用异步、预录视频形式。因此，讲座不会计入出勤分数。但是，预计在每周第二个上课日（星期三）之前，将观看讲座并阅读或观看所有指定的阅读材料/视频。 • 每周第二个上课日是出勤和参与分数的来源。这是一个同步的两节课会议，2022 年秋季将完全在 Zoom 上进行。您必须每周三在 ZOOM 上参加整整两节课。 • 您的摄像头必须打开。您应该坐直（而不是懒散/躺着）。您的外表应该与在教室里的样子相似——也就是说，您的衣服和头发应该适合让同学和老师看到。您应该集中注意力，不要在房间里与镜头外的人交谈。换句话说：出席。 • 您需要每周参加下午 1:55 至下午 3:50 的两节课。全程出勤为 1 分。部分出勤为 0 分，除非提前下课。• 您将准时出现在 Zoom 中。对于长期迟到——
使用OpenCV的出席管理
Chennai，印度600073摘要 - 许多组织的重要组成部分，包括企业，活动和教育机构，是出勤管理。 用于记录出席的传统技术，包括手动登录表或滑动卡，效率低下，劳动力密集，容易出错。 在这项工作中，我们使用计算机视觉库OpenCV提出了一种创新的方式进行出勤管理。 我们的技术会自动识别并跟踪人们的面孔，以便使用图像处理技术和面部识别算法跟踪出勤率。 我们的出勤管理解决方案通过将OpenCV与可靠的识别模型合并来实现极好的准确性和可靠性。 在这项工作中给出了建议的系统的概述，特别注意图像处理，面部检测和面部识别。 关键字：面部识别，电子表格，LBPH，OPENCV，相机，出勤率。 I. 在许多领域中引入的介绍至关重要的是教育，商业和安全。 用于记录出席的传统技术，包括电子滑动卡或基于纸的登录表格，通常是不可靠且可以操纵的。 计算机视觉技术的开发提出了一种自动管理出勤过程的可行方式。 在这项研究中，我们提供了一种准确有效的出勤管理系统，该系统利用OpenCV（一个强大的开源计算机视觉库）。 II。 概述图像处理构成了我们出勤管理系统的基础[5]。 iii。 1。Chennai，印度600073摘要 - 许多组织的重要组成部分，包括企业，活动和教育机构，是出勤管理。用于记录出席的传统技术，包括手动登录表或滑动卡，效率低下，劳动力密集，容易出错。在这项工作中，我们使用计算机视觉库OpenCV提出了一种创新的方式进行出勤管理。我们的技术会自动识别并跟踪人们的面孔，以便使用图像处理技术和面部识别算法跟踪出勤率。我们的出勤管理解决方案通过将OpenCV与可靠的识别模型合并来实现极好的准确性和可靠性。在这项工作中给出了建议的系统的概述，特别注意图像处理，面部检测和面部识别。关键字：面部识别，电子表格，LBPH，OPENCV，相机，出勤率。I.在许多领域中引入的介绍至关重要的是教育，商业和安全。用于记录出席的传统技术，包括电子滑动卡或基于纸的登录表格，通常是不可靠且可以操纵的。计算机视觉技术的开发提出了一种自动管理出勤过程的可行方式。在这项研究中，我们提供了一种准确有效的出勤管理系统，该系统利用OpenCV（一个强大的开源计算机视觉库）。II。 概述图像处理构成了我们出勤管理系统的基础[5]。 iii。 1。II。概述图像处理构成了我们出勤管理系统的基础[5]。iii。1。我们预处理图像以提高其质量并提取相关特征以进行后续分析。技术（例如调整大小，降噪和对比度调整）诸如确保面部检测算法的最佳性能。 另外，[7]图像预处理有助于减轻照明条件和背景混乱中的变化，从而提高了面部检测和识别的准确性。 图像处理我们出勤管理解决方案的核心是图像处理。 为了提高输入照片的质量并确定相关信息以进行进一步分析，我们会进行预处理。 [2]面部识别算法旨在通过利用包括对比度修改，降低降噪和缩放（包括对比度修改，降低和缩放）来尽可能地工作。 [3]此外，图片预处理通过减少背景混乱和照明中的波动来增强面部识别和识别的精度。 面部检测我们的出勤管理系统使用面部检测作为在输入照片中识别人员的关键步骤。 我们使用尖端的面部检测方法（包括基于深度学习的探测器或HAAR级联反应）从预处理照片中找到并提取面部区域。 [7]为了识别与人脸相匹配的模式，这些算法检查图片数据和输出边界框或像素坐标是否有其他处理。 [8]强大的出勤监视需要准确的面部识别，尤其是在姿态，情绪和闭塞的情况下。 2。技术（例如调整大小，降噪和对比度调整）诸如确保面部检测算法的最佳性能。另外，[7]图像预处理有助于减轻照明条件和背景混乱中的变化，从而提高了面部检测和识别的准确性。图像处理我们出勤管理解决方案的核心是图像处理。为了提高输入照片的质量并确定相关信息以进行进一步分析，我们会进行预处理。[2]面部识别算法旨在通过利用包括对比度修改，降低降噪和缩放（包括对比度修改，降低和缩放）来尽可能地工作。[3]此外，图片预处理通过减少背景混乱和照明中的波动来增强面部识别和识别的精度。面部检测我们的出勤管理系统使用面部检测作为在输入照片中识别人员的关键步骤。我们使用尖端的面部检测方法（包括基于深度学习的探测器或HAAR级联反应）从预处理照片中找到并提取面部区域。[7]为了识别与人脸相匹配的模式，这些算法检查图片数据和输出边界框或像素坐标是否有其他处理。[8]强大的出勤监视需要准确的面部识别，尤其是在姿态，情绪和闭塞的情况下。2。摘要模型我们的出勤管理系统的摘要模型包括面部识别过程，该过程与所观察到的面孔与公认的人相匹配，以记录出勤率[5]。为了进行面部识别，我们使用了诸如特征法，渔夫或局部二元模式直方图（LBPH）等复杂算法[1]。使用带注释的面部照片的培训数据集，这些算法获得了歧视性特征，它们可能会用来识别或分类在看不见的图像中。[7]摘要模型中包含了特征提取，相似性评估和决策的基本机制，这些机制正确地识别了面孔和跟踪出席率。
SY22-23 卡波雷高中注册指南
1. 为确保学生对出勤情况负责并持续收集数据，学校将每天记录和维护出勤情况。2. 教师和/或辅导员将监控并联系家长，讨论过度和/或反复缺勤和迟到的情况。3. 缺勤返校后，学生必须在三 (3) 个上课日内向出勤办公室出示家长/监护人的便条和/或医生证明。即使家长或监护人通过电话通知学校，也必须出示便条。三天期限过后，任何缺勤或迟到都将被标记为“无故缺勤”。 4. 学校仅在以下原因提交书面文件的情况下才允许缺勤：a. 生病、受伤或隔离，需有医生证明 b. 家庭成员去世 c. 经行政部门批准的特殊情况 5. 对于计划中的长期学生缺勤（超过一周），家长/监护人需要在缺勤前至少三周填写并提交“长期学生缺勤通知”。表格可在出勤办公室领取。
使用斑马杂交算法
本研究的重点是使用Zebra Crossing（ZXing）算法为亚洲护理和技术教育中心公司（ACTEC）开发出勤监测系统，以提高效率和数据安全。该应用程序充当在线平台，教师可以通过QR码来监视出勤率，以解决手动方法的效率低下，这些效率很耗时，并且很容易记录保存错误。通过实施两层安全功能，包括验证代码和基于位置的访问，该系统增强了数据保护，从而降低了未经授权的个人或试图远程记录出勤率的未经授权的个人或学生进行操纵的风险。结果表明，新系统通过仅允许授权的现场学生记录出勤率来提高出勤率的可靠性和完整性，这对提高记录准确性，管理效率和安全数据处理的直接影响。此外，这些措施保护了潜在的安全漏洞和未经授权的访问，这是至关重要的，因为教育机构越来越多地采用数字系统。因此，这项研究表明，将多层安全性与QR代码技术相结合可以作为类似出勤监视系统的模型，最终为更可信赖，具有成本效益和简化的教育管理过程做出了贡献。关键字：出勤监视，解密，加密，QR码，ZXing算法1。没有强大的安全性，引言在监视学校出勤时，现有系统依赖于调用学生名称并使用纸质表，这很耗时，并且容易出现影响出勤准确性和成绩计算的错误。