Автоматизований моніторинг відвідуванності студентами навчальних занять на основі згорточних нейронних мереж

Анотація

Відвідування занять студентами пов'язане з засвоєнням навчального матеріалу студентами та вмінням планувати і
організовувати діяльність. Однак в даний час в освітніх закладах, як правило, облік відвідування студентів проводиться в
ручну. Заходи виконуються часто і багаторазово, і таким чином, витрачають навчальний час викладачів. Крім того, обличчя
є однією з найбільш широко використовуваних біометричних характеристик для ідентифікації особистості, тому була
запропонована автоматизована система відвідуваності з використанням розпізнавання обличь. В останні роки згорткові
нейронні мережі стали домінуючим методом глибокого навчання для розпізнавання осіб. У цій статті розглянуті особливості
побудови системи автоматизованого обліку відвідуваності студентами шляхом біометричного розпізнавання обличь з
використанням згорточної нейромережевої моделі. Проаналізовано та вирішені основні задачі, які виникають при побудові
автоматизованого моніторингу відвідуваності студентам навчальних занять: створення набору даних, зображень обличь
студентів; побудова і навчання моделі для біометричного розпізнавання особи; розпізнавання особи з камери і реєстрація в
базі даних; розширення набору даних зображень обличь. Показано використання можливостей бібліотек Пітон і OpenCV.
Проведене тестування точності розробленої згорточної нейромережевої моделі для біометричного розпізнавання осіб
показало хороші результати – загальна оцінка точності не менше 0.75. Розроблена система автоматизованого моніторингу
відвідуваності учнями навчальних занять може бути використана для визначення відвідуваності учнями при різних формах
освітнього процесу. Її впровадження дозволить істотно скоротити час моніторингу і зменшити кількість помилок при веденні
журналів відвідуваності. Впровадження системи автоматизованого моніторингу відвідуваності значно поліпшить організацію
освітнього процесу щодо забезпечення його якості.