Do you want to publish a course? Click here

Using The System of Identifying People Based on their Facial Expressions to Design the Automated Checking System for Students

استخدام نظام التعرف على الأشخاص بالاعتماد على تعابير الوجه في تصميم نظام التفقد الآلي للطلبة

2257   2   64   0 ( 0 )
 Publication date 2014
and research's language is العربية
 Created by Shamra Editor




Ask ChatGPT about the research

The research presents a design for an automated checking system for students. The system takes a picture of the student, then it extracts his/her basic facial features. The network was trained using the reverse spreading algorithm. If a training database is generated for each student consisting of 15 training samples contained of the necessary facial expressions to identify the student for one time at the beginning of the semester, then the neural network will be trained on students database to obtain a trained neural network able to identify the students of each category depending on their physical appearance. That will result in knowing who attends and who does not attend the session. The system designed for this purpose was supplied with the trained network. The system provides the possibility of automated checking for students according to the content of the study giving the alarm in case of the existence of the picture of a student who does not belong to the same group.


Artificial intelligence review:
Research summary
يقدم هذا البحث تصميمًا لنظام تفقد آلي للطلاب يعتمد على التعرف على تعابير الوجه. يتم التقاط صورة للطالب واستخلاص ملامح الوجه الأساسية، ثم يتم تدريب شبكة عصبونية باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي. يتم إنشاء قاعدة بيانات تدريبية لكل طالب تتضمن 15 عينة تدريبية في بداية الفصل الدراسي. تُدرب الشبكة العصبونية على قاعدة بيانات الطلاب لتتمكن من التعرف على الطلاب بناءً على ملامحهم، مما يساعد في معرفة من حضر الجلسة ومن لم يحضر. النظام المصمم يتيح إمكانية التفقد الآلي للطلاب وينبه في حال وجود صورة لطالب لا ينتمي لنفس المجموعة. تم تنفيذ النظام باستخدام برنامج Matlab وتم اختباره بنجاح، حيث أظهر قدرة على التعرف على الطلاب بدقة عالية ومنع حالات التزوير أو فقدان البطاقات الجامعية.
Critical review
دراسة نقدية: يقدم هذا البحث حلاً مبتكرًا لمشكلة التفقد التقليدي للطلاب باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة الصور. ومع ذلك، هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، يعتمد النظام بشكل كبير على جودة الصور الملتقطة، مما قد يتطلب تجهيزات خاصة لضمان ثبات الصورة وجودة الإضاءة. ثانيًا، قد تكون عملية تدريب الشبكة العصبونية مكلفة من حيث الوقت والموارد، خاصة إذا كان عدد الطلاب كبيرًا. ثالثًا، لم يتم التطرق إلى كيفية التعامل مع التغيرات الكبيرة في ملامح الوجه مثل الجروح أو التورمات التي قد تؤثر على دقة التعرف. وأخيرًا، يمكن أن يكون النظام عرضة للاختراق إذا تمكن شخص من الحصول على صورة عالية الجودة لطالب آخر. بشكل عام، البحث يقدم خطوة مهمة نحو أتمتة عملية التفقد، لكن هناك حاجة لمزيد من الدراسات لتحسين الأداء والوثوقية.
Questions related to the research
  1. ما هي التقنية الأساسية المستخدمة في تدريب الشبكة العصبونية في هذا البحث؟

    التقنية الأساسية المستخدمة هي خوارزمية الانتشار العكسي.

  2. كم عدد العينات التدريبية التي تم استخدامها لكل طالب في قاعدة البيانات التدريبية؟

    تم استخدام 15 عينة تدريبية لكل طالب.

  3. ما هي الفائدة الرئيسية من استخدام نظام التعرف على تعابير الوجه في التفقد الآلي للطلاب؟

    الفائدة الرئيسية هي زيادة دقة وموثوقية عملية التفقد ومنع حالات التزوير أو فقدان البطاقات الجامعية.

  4. ما هي الأدوات البرمجية المستخدمة في تنفيذ النظام المقترح في البحث؟

    تم استخدام برنامج Matlab في تنفيذ النظام.


References used
Nawi, Nazri. Mohd. ;Khan, Abdullah. ; Rehman, M.Z. , A New Levenberg Marquardt based Back Propagation Algorithm Trained with Cuckoo Search, Maturitas Procedia Technology. Volume 11, 2013,Pages 18-23
Sridevi, K.; Sivaraman, E.; Mullai, P.; Back propagation neural network modelling of biodegradation and fermentative biohydrogen production using distillery wastewater in a hybrid upflow anaerobic sludge blanket reactor, Bioresource Technology, In Press, Corrected Proof, 2014,Available online 27 March
[Fiszelew, A.; Britos, P.; Perichisky, G.; García-Martínez, R, Automatic Generation of Neural Networks based on Genetic Algorithms .Revista Eletrônica de Sistemas de Informação, 2003, 2(1), 1-7 .[19
(Sammany, M.; Abd-Elal, L .F.; Ismail, A .I., Sweilam; N .H, Studying the Neural Networks and Mathematical Applications, "MSc Thesis in Computational Mathematics : [2006]" . (Cairo University -Cairo, Egypt) (25
Jeremy, Kun., Neural Networks and the Backpropagation Algorithm, Math ∩ Programming Posted on December 9,2012
rate research

Read More

The Research Aims: Syrian organizations keep large amounts of information and data about their personnel in their IT systems. This information, however, is often left unutilized or may be analyzed through statistical methods. In this study, DM is considered a solution for analyzing HR data and explore knowledge from data stored in some Syrian organization through two major stages: Stage A: Using results of Semi-Annual performance evaluation process to build prototype showed in (Fig. 6) to accomplish two tasks: 1. Building a models to predict appropriate job function for an employee through majority principle and using high accuracy result to increase the number of training data and make it self-learning model. 2. Choose most important attributes that used in classify methods to use it in personnel selection and recruitment. Stage B: Using data of Time & Attendance to analysis personnel activity through clustering methods and building many meaningful groups.
This paper introduces a system to recognize labels of time plans, where labels are extracted from time plan. This labels are images, so spatial segmentation is used to extract images of labels only. Size of images of labels are made same using medi an's algorithm for two purposes. The first one is to create database training for used neural networks. The second is to recognizing's processing. Two methods of recognizing are dependent on using neural networks technic: classification using perceptron network and recognizing using back propagation network. Perceptron network is built to take image as input and to give classification index as output for label. Then label is recognize dependent on stored table of ASCII for label. Back propagation network is designed to recognize images for all letters of English alphabet that are used in time plan. Results of research appear efficiency of designed system to recognize labels of time plan from their images for both methods after system had been applied on three time plans.
The experiment carried out to improve the efficiency of drip irrigation system , based on soil moisture. The indirect measure of humidity Was used in the experiment, connected with the pointing device (separator continued), and a control device pr ogrammed on a low humidity degree, which is degree the field capacity of the soil and which value is 25%, and on a high moisture degree which is saturation degree at 75%..
This research offers a new concept for an Automated Distributed Design System (ADDS). This method relies on using a software tool to control of industrial engineering software, as in practice style of design depends on the experience of designers and may be they have to spend a lot of time in the understanding and be in the harmony of the work.
comments
Fetching comments Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا