Numer: 03/2022 Str. 93
Autorzy: Mohammed Ghazal , Roaa Albasrawi , Najwan Waisi , Mayyada Al-Hammoshi :
Tytuł: Inteligentne sprawdzanie obecności na spotkaniach w oparciu o multi-biometryczny system rozpoznawania
Streszczenie: Biometria multimodalna może rozwiązać niektóre ograniczenia biometrii unimodalnej poprzez połączenie informacji multibiometrycznych dotyczących tej samej osoby w operacji podejmowania decyzji. W związku z tym rozwój technologii głębokiego uczenia się został wykorzystany w multimodalnym systemie biometrycznym. Coraz popularniejsze stają się techniki uczenia głębokiego w wykrywaniu obiektów, takie jak rozpoznawanie twarzy i identyfikacja głosu. Sprawdzanie obecności na spotkaniach pełni bardzo ważną rolę w zarządzaniu spotkaniami. Ręczne sprawdzanie obecności, takie jak wywoływanie nazwisk lub arkusze logowania, jest czasochłonne. Rozpoznawanie twarzy i identyfikacja głosu mogą być stosowane do sprawdzania obecności w oparciu o techniki głębokiego uczenia się. W artykule przedstawiono automatyczny multimodalny biometryczny system sprawdzania obecności z wykorzystaniem Convolutional Neural Networks (CNN). System wykorzystuje znany zbiór danych dla uczestników spotkania, aby wytrenować algorytm CNN ze znanym zbiorem danych wejściowych. Podczas sprawdzania obecności na spotkaniu używany jest komputer z wysokiej jakości kamerą internetową, system wykrywa twarz i głos uczestnika, a następnie porównuje je ze znanym zestawem danych, po dopasowaniu nazwisko uczestnika zostanie zapisane w pliku Excel. Ostatecznym wynikiem jest plik Excela ze wszystkimi nazwami obecności. Wynik działania systemu pokazuje, że proponowane architektury CNN osiągnęły wysoką dokładność. Ponadto wynik ten może być korzystny w rejestrach obecności uczniów, zwłaszcza w systemach nadzoru i identyfikacji osób.
Słowa kluczowe: biometria, Deep Learning, rozpoznawanie twarzy.